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Anthropic stellt Kommunikationsstandard für Hardware vor
Anthropic hat den "Model Hardware Standard" vorgestellt. Damit sollen KI-Agenten Hardware wie Laborgeräte, Roboterarme und Laser direkt ansteuern können.
Roboterarme, die miteinander und mit einer KI kommunizieren können
Anthropic hat mit dem Model Hardware Standard (MHS) eine Vorschau auf eine neue Spezifikation vorgestellt, über die KI-Agenten wie Claude physische Geräte in Laboren und Produktionsumgebungen direkt ansteuern können sollen. MHS definiert eine standardisierte Treiberschicht zwischen Betriebssystem und Gerät – vergleichbar mit einem klassischen Hardwaretreiber, aber speziell für die Steuerung durch KI-Agenten ausgelegt.
Bislang erfordert es oft viel Arbeit, Programme zu schreiben, über die verschiedene Geräte wie Kameras und Roboterarme sowohl miteinander kommunizieren, als auch in automatisierte Workflows mit KI eingebunden werden können. Mit einem Standard wie MHS soll das deutlich schneller gehen. Anthropic beschreibt ihn als physisches Gegenstück zum Model Context Protocol (MCP), das den Zugriff von KI-Modellen auf Software-Tools standardisiert.
Im Kern ist MHS eine Software, welche die Kommunikation zwischen der Hardware und dem Computer übersetzt. Im Zentrum stehen eine kleine Menge grundlegende Operationen, die von den meisten Geräten verstanden wird, wie „read“ (etwa: Temperatur auslesen) und „write“ (etwa: Temperatur setzen).
Der MHS-Treiber macht Geräte zusätzlich in einem einheitlichen Datenformat auffindbar, sodass sie für andere Geräte und KI-Agenten ansprechbar sind. Hinzu kommt ein Tagging-System für Hardware-Metadaten. Darin lassen sich physische Eigenschaften und Einschränkungen beschreiben, die aus dem Code allein nicht hervorgehen – wie zum Beispiel das Gewicht und die Reichweite eines Roboterarms oder Sicherheitslimits wie die maximale Laserleistung. Dank einer solchen Referenzdatei soll der KI-Agent alle nötigen Informationen zur Bedienung des Geräts vorliegen haben. Informationen, die bisher in Papierhandbüchern oder als implizites Wissen vorlagen, können dabei in natürlicher Sprache erfasst werden.
In Tests habe sich Claude bei der Bedienung von Geräten über das MHS laut Anthropic „explorativ verhalten, ähnlich wie ein Wissenschaftler“: Das Modell justierte etwa einen Laser, beobachtete die Auswirkungen per Kamera, wiederholte den Vorgang iterativ und verpackte das Gelernte anschließend in ein Skript.
Die Entwicklung begann als Zusammenarbeit zwischen Anthropic und dem HHMI Janelia Research Campus. Ob das Verfahren auch tatsächlich zum Branchenstandard werden wird, muss sich zeigen. Beim Model Context Protocol von Anthropic, das erst vor Kurzem grundlegend überarbeitet wurde, hat es geklappt. Für MHS listet das Unternehmen bereits Kooperationszusagen von Partnern wie Amazon Web Services (Strands Robots). Andere große Namen wie Hugging Face (LeRobot) oder Raspberry Pi sind Teil des aktuellen Forschungspreviews.
Wie Anthropic in seinem Blog erläutert, ist der Standard zunächst nur für einige Forschungslabore und Hersteller in der Fertigung zugänglich. Später plant das Unternehmen, MHS als Open-Source-Standard bereitzustellen. Dieser soll modell-agnostisch sein und mit jedem Gerät interagieren können, das ein programmierbares Interface hat.
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