A Carnegie Mellon ligou um robô de laboratório ao Claude em oito horas
A Anthropic publicou a 27 de agosto de 2026 uma antevisão de investigação do Model Hardware Standard, uma especificação partilhada que permite a agentes de IA operar hardware físico de laboratório e produção, como microscópios, manipuladores de líquidos e braços robóticos. Na Carnegie Mellon, os engenheiros ligaram ao Claude, em oito horas, um manipulador de líquidos, um leitor de placas e um braço robótico que corriam em três computadores distintos, em vez da integração do fornecedor que costuma demorar várias semanas.
A norma insere um controlador padronizado entre o sistema operativo e o hardware, que traduz comandos específicos de cada instrumento em primitivas simples de "leitura" e "escrita" que qualquer modelo de IA compatível com MCP pode invocar, e guarda a informação do equipamento como etiquetas em linguagem natural que um agente consegue interpretar sem um tradutor dedicado a cada instrumento. A Anthropic afirmou que a abordagem reduz o trabalho de integração "a horas ou minutos", e as diluições em série da Carnegie Mellon passaram a correr cerca de três vezes mais depressa assim que o Claude passou a dirigir o equipamento, ajustando de forma autónoma os intervalos de concentração e alcançando um ajuste de curva acima de R ao quadrado 0,98.
A recuperação laser da QuEra subiu de 58 para 99,3 por cento
A QuEra Computing, uma empresa de hardware quântico, usou o Model Hardware Standard para automatizar a recuperação do bloqueio laser no seu equipamento e elevou a taxa de sucesso de 58 para 99,3 por cento, com o tempo de recuperação a descer de 150 segundos para cerca de 6 segundos em 96 por cento das tentativas. A Anthropic explicou que o agente reescreveu uma sequência de recuperação linear como uma árvore de decisão depois de iterar sobre o problema durante a noite, uma alteração que a própria equipa da QuEra ainda não tinha implementado.
| Instituição | Métrica | Antes | Com o MHS |
|---|---|---|---|
| Carnegie Mellon | Tempo de integração do hardware | Várias semanas (montagem do fornecedor) | 8 horas |
| QuEra Computing | Taxa de sucesso da recuperação laser | 58 por cento | 99,3 por cento |
| University of Washington | Integração de seis instrumentos | Meses (tentativas falhadas) | Menos de 1 semana |
Na University of Washington, os laboratórios Baker e Pinglay ligaram seis instrumentos diferentes ao Claude em menos de uma semana, contra meses de tentativas falhadas com ferramentas anteriores, e agora usam o agente para vigiar as curvas de amplificação de qPCR e parar as reações no momento ideal. Os resultados dos três laboratórios independentes apontam na mesma direção: uma interface de hardware padronizada foi a alavanca por detrás dessa velocidade.
Genentech, Janelia e uma dezena de fabricantes de hardware aderiram
O HHMI Janelia Research Campus co-desenvolveu a norma com a Anthropic e usou-a para unificar sete programas de controlo de diferentes fornecedores numa única interface, aplicando-a ao alinhamento de feixes laser e ao acompanhamento em tempo real da frequência cardíaca e da atividade neuronal durante a captação de imagens de peixes-zebra. A Genentech automatizou um ensaio proteico BCA com um manipulador de líquidos, um braço robótico e um leitor de placas, com o Claude a ajustar de forma autónoma os caudais de dosagem e a recuperar sozinho de falhas na recolha de pontas e de erros na deteção de líquido.
A Tetsuwan Scientific testou a norma em 9143 dosagens individuais distribuídas por 300 tipos de transferência e verificou que as suas previsões de precisão superavam as especificações do fabricante em 12 por cento; entre os outros parceiros citados estão a Amazon Web Services, a Automata, a Danaher, a Doosan Robotics, a MBF Bioscience, a QIAGEN, a Tecan, a Universal Robots, a Hugging Face e a Raspberry Pi. Os próprios investigadores da Genentech foram claros quanto aos limites: mesmo os modelos generalistas mais fortes "continuam a ter dificuldades com restrições físicas, químicas e biológicas", e a Anthropic aponta o hardware sem interface programável, e tarefas que exigem intuição física real, como casos que a norma ainda não resolve.
O Regulamento das Máquinas europeu entra em vigor em janeiro de 2027
O Regulamento das Máquinas (UE) 2023/1230 torna-se obrigatório em toda a UE a 20 de janeiro de 2027, substitui a antiga Diretiva das Máquinas e acrescenta regras explícitas para software, conectividade e alterações automáticas de comportamento das máquinas, além das regras de segurança mecânica já em vigor. Um braço robótico ou um manipulador de líquidos que um agente de IA passa agora a dirigir através do Model Hardware Standard é exatamente o tipo de máquina ligada e atualizável por software para que o novo regulamento foi escrito, e os fabricantes que colocam esse equipamento no mercado da UE terão de reavaliar a sua via de avaliação de conformidade bem antes do prazo. Cada Estado-Membro da UE designa os seus próprios organismos notificados, pelo que os laboratórios portugueses que ponderem um projeto-piloto devem confirmar qual o organismo que cobre a sua categoria de máquina.
O AI Act da UE acrescenta uma segunda camada: nos termos do artigo 6, um sistema de IA é considerado de alto risco se funcionar como componente de segurança de um produto que já precise de avaliação de conformidade por terceiros ao abrigo da legislação do anexo I, que inclui o Regulamento das Máquinas, e se uma falha nesse sistema de IA puder comprometer a segurança da máquina ou das pessoas próximas. Se um agente que dirige um braço robótico de laboratório cumpre esse teste de componente de segurança ainda não foi avaliado por reguladores ou tribunais, o que deixa os laboratórios e fabricantes europeus a testar a norma sem uma resposta clara sobre quem responde se um braço dirigido por IA causar um dano físico ou uma lesão.
O que os laboratórios e fabricantes europeus devem apurar antes de um projeto-piloto
A Anthropic afirmou que pretende tornar o Model Hardware Standard open source assim que as avaliações de segurança física e as boas práticas desenvolvidas com parceiros estiverem mais avançadas, de modo que o agente de qualquer fornecedor de IA, não só o Claude, possa vir a ligar-se à mesma interface para microscópios, manipuladores de líquidos e braços robóticos. É esse desenho independente do modelo que aproxima esta iniciativa de um movimento de infraestrutura de setor, comparável a uma norma de ligação partilhada para robôs de laboratório, mais do que do lançamento de um produto de um único fornecedor.
Os laboratórios e fabricantes europeus a ponderar um projeto-piloto devem apurar já, e não depois de um incidente, quem responde quando um braço dirigido por IA danifica equipamento ou fere alguém, se a sua máquina já está abrangida pelo anexo I do AI Act através do Regulamento das Máquinas, e que condições de supervisão humana e de paragem a implementação tem de cumprir para respeitar o artigo 6 caso um organismo notificado alguma vez pergunte. Ter essa resposta pronta antes de janeiro de 2027 sai mais barato do que a ter de apurar durante uma avaliação de conformidade.
Leia a seguir: A gestora de IA que despediu um ser humano | Anthropic regista o seu primeiro trimestre lucrativo
