Anthropic mở chuẩn mới để Claude điều khiển thiết bị thí nghiệm

Anthropic vừa giới thiệu bản xem trước nghiên cứu (research preview) của Model Hardware Standard (MHS), tiêu chuẩn giúp Claude vận hành trực tiếp thiết bị phòng thí nghiệm và thiết bị sản xuất. Đây là bước tiến mới của các agent AI, từ việc soạn tài liệu và chạy mã lệnh sang đọc và điều khiển thiết bị vật lý như kính hiển vi, máy xử lý chất lỏng hay cánh tay robot.

Theo Anthropic công bố ngày 27 (giờ địa phương), MHS được mở cho các phòng thí nghiệm khoa học và doanh nghiệp sản xuất công nghệ cao. MHS là quy chuẩn dùng chung, giúp agent AI vận hành thiết bị vật lý một cách an toàn. Tiêu chuẩn này áp dụng được cho mọi thiết bị có giao diện lập trình và không bị ràng buộc vào một mô hình AI cụ thể.

Điểm cốt lõi của MHS là chuyển các cách vận hành khác nhau của từng loại thiết bị thành một ngôn ngữ chung. Driver MHS dùng các lệnh cơ bản như "đọc" và "ghi" để kiểm tra trạng thái thiết bị và thiết lập giá trị. Thiết bị cũng cung cấp thông tin về các chỉ số có thể đo, giá trị có thể điều chỉnh và giới hạn an toàn theo một định dạng chuẩn.

Anthropic cho biết dựa trên các thông tin này, agent AI có thể tìm thiết bị phù hợp, sắp xếp trình tự thao tác và điều chỉnh tham số khi điều kiện thí nghiệm thay đổi. Với các tác vụ kéo dài hoặc cần điều khiển thiết bị tốc độ cao, Anthropic cũng đưa ra phương án gộp lệnh của nhiều thiết bị vào một tệp mã để thực thi cùng lúc.

MHS được xem là phiên bản dành cho thiết bị vật lý của Model Context Protocol (MCP), chuẩn kết nối phần mềm và dữ liệu mà Anthropic đã phát triển trước đó. Nếu MCP kết nối công cụ và dữ liệu bên ngoài với ứng dụng AI, thì MHS mở rộng phạm vi này sang thiết bị thí nghiệm và thiết bị sản xuất mà agent AI có thể trực tiếp thao tác.

Các trường hợp thử nghiệm ban đầu tập trung vào tự động hóa phòng thí nghiệm. Nhóm nghiên cứu tại Đại học Carnegie Mellon đã dùng MHS để kết nối máy xử lý chất lỏng, máy đọc đĩa (plate reader), cánh tay robot và camera giám sát, qua đó thực hiện thí nghiệm liều - đáp ứng (dose-response) dựa trên pha loãng liên tục nhanh hơn khoảng 3 lần so với trước.

Nhóm nghiên cứu Carnegie Mellon cho biết chỉ mất khoảng 8 giờ để xây dựng driver và lớp điều phối (orchestration layer) giúp agent Claude Opus 4.8 tự chạy toàn bộ quy trình. Theo nhóm này, cách xây dựng thông thường từ nhà cung cấp thiết bị thường mất nhiều tuần.

Thí nghiệm được triển khai trên ba máy tính riêng biệt phụ trách các thiết bị khác nhau: một máy điều khiển cánh tay robot, một máy vận hành thiết bị xử lý chất lỏng dùng nền tảng ActiveX/Component Object Model của Windows cùng camera USB, và máy còn lại phụ trách máy đọc đĩa vốn không có API riêng. MHS đã gộp các phương thức điều khiển khác nhau này thành một danh sách trạng thái và quy trình thống nhất.

QuEra Computing, công ty phát triển máy tính lượng tử dùng nguyên tử trung hòa, áp dụng MHS cho công đoạn ổn định laser bên trong máy tính lượng tử. Việc duy trì "khóa" (lock) - trạng thái tần số chính xác của laser - là khâu then chốt trong vận hành thiết bị này.

QuEra cho biết đã xây dựng được bộ điều khiển giúp agent AI khôi phục khóa laser mà không cần con người can thiệp, với tỷ lệ thành công 99,3%. Trong 700 lần thử nghiệm, kịch bản hoàn chỉnh khôi phục đúng khóa ở 695 lần. Trong khi đó, kịch bản tùy chỉnh trước đây mất khoảng 150 giây mỗi lần thử và tỷ lệ thành công chỉ khoảng 58%.

Genentech, công ty công nghệ sinh học, áp dụng MHS cho dự án thử nghiệm khái niệm (proof of concept) tự động hóa quy trình phân tích protein BCA, dùng để đo nồng độ protein. Claude điều phối máy xử lý chất lỏng, cánh tay robot và máy đọc đĩa. Tuy nhiên, khi xuất hiện bọt khí trong quá trình thí nghiệm, nhóm nghiên cứu phải hướng dẫn để Claude hiểu đây là vấn đề vật lý chứ không phải lỗi phần mềm.

Phòng thí nghiệm Baker và Pinglei tại Đại học Washington đã kết nối 6 thiết bị bằng MHS chỉ trong một tuần. Nhóm nghiên cứu đưa ra các trường hợp gồm giám sát thí nghiệm qPCR, chuyển đĩa không va chạm giữa cánh tay robot và máy xử lý chất lỏng, cùng xây dựng bảng điều khiển (dashboard) từ xa. Đây là minh chứng cho thấy driver chuẩn hóa có thể rút ngắn thời gian tích hợp, trong bối cảnh các nhà sản xuất thiết bị và cơ sở nghiên cứu thường dùng giao diện khác nhau.

Thông báo lần này cũng nằm trong xu hướng Anthropic mở rộng hỗ trợ Claude cho các nhà nghiên cứu khoa học. Trong cùng thông báo liên quan, công ty giới thiệu chương trình cấp quyền sử dụng Claude cho 10.000 nhà khoa học trên toàn thế giới. Động thái này cho thấy Anthropic đang đồng thời mở rộng quyền tiếp cận mô hình AI và tiêu chuẩn điều khiển thiết bị thí nghiệm cho giới nghiên cứu.

Việc thương mại hóa và kiểm định an toàn vẫn còn ở phía trước. MHS hiện mới ở giai đoạn xem trước nghiên cứu với phạm vi giới hạn. Anthropic cho biết sẽ cùng các đối tác xây dựng đánh giá an toàn và các thực hành tốt nhất trong giai đoạn xem trước, trước khi công bố tiêu chuẩn này dưới dạng mã nguồn mở. Hugging Face đang bổ sung hỗ trợ MHS cho thư viện robot LeRobot, còn Raspberry Pi đang thử nghiệm driver MHS cho camera trước khi tích hợp vào các dòng sản phẩm của hãng.

Đối với giới quan sát thị trường công nghệ, thông báo này được xem là tín hiệu cho hướng đi của cuộc cạnh tranh hạ tầng AI hơn là yếu tố tác động giá ngắn hạn, khi agent AI đang mở rộng phạm vi hoạt động từ gọi phần mềm doanh nghiệp sang điều khiển thiết bị tại phòng thí nghiệm và nhà máy sản xuất. Anthropic hiện nhận đăng ký danh sách chờ cho bản xem trước nghiên cứu này, và cho biết kết quả từ giai đoạn xem trước sẽ được đưa vào hướng dẫn triển khai an toàn khi tiêu chuẩn được mã nguồn mở.