Sztuczna inteligencja coraz wyraźniej wychodzi poza ekran komputera. Jeszcze niedawno największe zainteresowanie wzbudzały chatboty potrafiące pisać teksty, analizować dokumenty i generować kod. W 2026 roku coraz więcej projektów pokazuje jednak kolejny etap rozwoju AI - agenty otrzymujące możliwość sterowania urządzeniami znajdującymi się w świecie fizycznym. Mogą komunikować się z mikroskopami, robotycznymi ramionami, systemami dozowania cieczy, urządzeniami pomiarowymi i inną aparaturą laboratoryjną. Najnowszym przykładem jest przedstawiony 27 sierpnia przez Anthropic Model Hardware Standard, czyli standard umożliwiający agentom AI komunikowanie się z programowalnym sprzętem. Firma testuje rozwiązanie razem z laboratoriami naukowymi i producentami, zanim technologia zostanie szerzej udostępniona.

Najważniejsza zmiana nie polega jednak wyłącznie na tym, że model potrafi nacisnąć wirtualny przycisk i uruchomić urządzenie. Nowe systemy mają działać w pętli: zaplanować zadanie, wykonać je za pomocą sprzętu, odczytać wynik, ocenić, czy eksperyment przebiega prawidłowo, a następnie dostosować kolejne działania. W laboratoriach powstają już systemy autonomicznie ustawiające próbki podczas eksperymentów rentgenowskich, sterujące mikroskopami, koordynujące roboty laboratoryjne i tłumaczące instrukcje zapisane językiem naturalnym na działania wykonywane przez urządzenia. Nie oznacza to jeszcze końca pracy naukowców. Pokazuje jednak, że AI zaczyna przejmować część obowiązków, które do tej pory wymagały bezpośredniej obsługi człowieka.

Jak agenty AI potrafią samodzielnie sterować robotami i urządzeniami laboratoryjnymi?

Agent AI różni się od zwykłego chatbota przede wszystkim możliwością wykonywania działań. Chatbot może wyjaśnić, jak powinien przebiegać eksperyment, natomiast agent wyposażony w odpowiednie narzędzia może również wysłać komendę do urządzenia, odczytać jego stan i wykorzystać uzyskane informacje przy podejmowaniu kolejnej decyzji. W praktyce system otrzymuje określony zestaw dozwolonych operacji. Może przykładowo zmienić położenie próbki, uruchomić pomiar, zmodyfikować parametry aparatury albo polecić robotycznemu ramieniu wykonanie określonego zadania. Następnie analizuje rezultat i sprawdza, czy odpowiada on celowi ustalonemu przez człowieka. To właśnie połączenie rozumowania z dostępem do fizycznego sprzętu tworzy zupełnie nową kategorię zastosowań sztucznej inteligencji.

Nie oznacza to, że AI otrzymuje nieograniczoną kontrolę nad całym laboratorium. Dostęp powinien być ograniczony do konkretnych urządzeń i jasno zdefiniowanych funkcji. System może na przykład otrzymać możliwość przesuwania stolika mikroskopu tylko w bezpiecznym zakresie albo zmieniania wybranych parametrów urządzenia bez dostępu do funkcji mogących uszkodzić sprzęt. Nowe standardy mają właśnie uporządkować komunikację pomiędzy modelem a maszyną. Anthropic wskazuje, że Model Hardware Standard może obsługiwać dowolne urządzenie posiadające programowalny interfejs, a agent może dzięki temu koordynować kilka instrumentów jednocześnie. Docelowo takie systemy mają umożliwiać bardziej autonomiczne, działające przez całą dobę procesy badawcze.

Czym jest Model Hardware Standard i dlaczego może zmienić laboratoria wykorzystujące AI?

Model Hardware Standard, czyli MHS, jest jednym z najbardziej konkretnych przykładów przejścia agentów AI ze świata oprogramowania do świata fizycznych urządzeń. Anthropic uruchomił pod koniec sierpnia 2026 roku jego wersję badawczą dla pierwszej grupy laboratoriów i producentów. Założenie jest stosunkowo proste: zamiast projektować osobną integrację dla każdego mikroskopu, robota czy systemu laboratoryjnego, można stworzyć wspólny sposób opisywania możliwości sprzętu. Agent otrzymuje wtedy informację, jakie operacje urządzenie potrafi wykonać, jakie dane może zwrócić i jakie ograniczenia obowiązują podczas korzystania z niego. Według Anthropic standard może współpracować między innymi z mikroskopami, robotycznymi ramionami i systemami obsługi cieczy.

Problem, który MHS próbuje rozwiązać, jest bardzo praktyczny. W laboratoriach wiele urządzeń pochodzi od różnych producentów i korzysta z innych interfejsów. Połączenie ich w jeden zautomatyzowany system często wymaga tygodni lub miesięcy pracy specjalistów. Anthropic twierdzi, że dzięki wspólnemu standardowi część integracji można skrócić do godzin lub nawet minut. Najważniejszą korzyścią nie jest jednak sama oszczędność czasu podczas konfiguracji. Połączenie wielu instrumentów z jednym agentem pozwala stworzyć proces, w którym AI koordynuje cały eksperyment. Może uruchomić urządzenie, odczytać wynik z innego instrumentu, zmodyfikować parametry i kontynuować pracę bez konieczności ręcznego sterowania każdym etapem. Firma podkreśla jednocześnie, że MHS pozostaje obecnie projektem badawczym i zanim stanie się otwartym standardem, ma przejść dodatkowe testy bezpieczeństwa.

Czy sztuczna inteligencja naprawdę potrafi już samodzielnie obsługiwać zaawansowaną aparaturę naukową?

Odpowiedź brzmi: w określonych warunkach już tak. Jednym z najciekawszych przykładów jest opisany w lipcu 2026 roku w "Nature Machine Intelligence" agent AI wykorzystany podczas eksperymentu z promieniowaniem rentgenowskim. System oparty na dużym modelu językowym otrzymał zadanie autonomicznego ustawienia próbki na linii synchrotronowej. Agent planował działania, wysyłał komendy do aparatury, interpretował otrzymywane wyniki i powtarzał kolejne kroki aż do osiągnięcia właściwego ustawienia. Co istotne, rozwiązanie najpierw rozwijano w środowisku wirtualnym odzwierciedlającym prawdziwe urządzenie, a następnie przeniesiono je bezpośrednio do realnej infrastruktury badawczej.

Badanie jest ważne również dlatego, że agent potrafił reagować na nieoczekiwane sytuacje zamiast wyłącznie odtwarzać wcześniej przygotowaną sekwencję poleceń. To właśnie odróżnia bardziej zaawansowane systemy agentowe od tradycyjnych skryptów automatyzujących laboratorium. Klasyczny program wykonuje instrukcje krok po kroku i zwykle wymaga interwencji człowieka, gdy pojawi się sytuacja, której nie przewidział twórca. Agent AI może natomiast przeanalizować zmianę warunków i spróbować znaleźć rozwiązanie w ramach udostępnionych mu możliwości. Nadal nie jest to samodzielny naukowiec posiadający pełną swobodę działania. Pokazuje jednak, że modele językowe mogą już pełnić funkcję warstwy decyzyjnej pomiędzy człowiekiem a bardzo zaawansowaną aparaturą laboratoryjną.

Jak AI może sterować mikroskopami i prowadzić eksperymenty na żywych komórkach?

Mikroskopia jest jednym z obszarów szczególnie dobrze nadających się do wykorzystania autonomicznych agentów. Współczesne mikroskopy badawcze są w dużym stopniu kontrolowane przez oprogramowanie. Komputer może zmieniać położenie próbki, regulować ostrość, wykonywać zdjęcia w określonych odstępach i kontrolować parametry obrazowania. Jeśli do takiego systemu dołączona zostanie AI analizująca obrazy w czasie rzeczywistym, powstaje możliwość prowadzenia eksperymentu w zamkniętej pętli. Agent widzi wynik poprzedniego pomiaru, rozpoznaje interesujące zjawisko i decyduje, które miejsce należy obserwować dokładniej albo kiedy wykonać kolejne zdjęcie. Dzięki temu urządzenie nie musi przez wiele godzin rejestrować wszystkiego według identycznego schematu.

Dobrym przykładem jest REEF Imaging Farm, przedstawiany jako samosterujące laboratorium biologii komórkowej. System integruje kilka mikroskopów i urządzeń fluidycznych z ramionami robotycznymi, robotami do obsługi cieczy oraz automatycznymi inkubatorami. AI analizuje obrazy podczas eksperymentu i przekazuje decyzje z powrotem do sprzętu, dzięki czemu przebieg badania może zmieniać się w zależności od tego, co dzieje się z komórkami. Człowiek nadal może obserwować cały proces i w dowolnym momencie interweniować. Twórcy systemu wskazują również, że adaptacyjne obrazowanie może ograniczać nadmierne naświetlanie żywych komórek i ułatwiać wychwytywanie rzadkich zdarzeń, które łatwo przegapić podczas tradycyjnego eksperymentu.

Czy agent AI może zamienić polecenie napisane zwykłym językiem w prawdziwy eksperyment?

To jeden z najbardziej interesujących kierunków rozwoju autonomicznych laboratoriów. Zamiast ręcznie programować każdy ruch urządzenia, naukowiec może w przyszłości opisać cel badania językiem naturalnym. Agent analizuje instrukcję, rozkłada ją na etapy, sprawdza dostępne narzędzia i generuje protokół możliwy do wykonania przez konkretne urządzenia. W czerwcu 2026 roku w "Scientific Reports" opisano system AutoLabs, czyli architekturę wykorzystującą kilka współpracujących agentów do tłumaczenia naturalnych instrukcji na protokoły wykonywane przez wysokoprzepustowy system obsługi cieczy. Ważnym elementem rozwiązania jest mechanizm samokontroli, który ma pomagać agentom wykrywać i poprawiać błędy.

Taki sposób pracy może radykalnie obniżyć techniczną barierę korzystania z automatyzacji laboratoryjnej. Naukowiec nie musiałby znać szczegółów programowania każdego robota, podobnie jak użytkownik współczesnego modelu językowego nie musi znać kodu potrzebnego do wykonania prostej analizy danych. Nadal konieczna byłaby jednak dokładna kontrola tego, jakie polecenia agent może zamienić na działania fizyczne. W laboratorium błąd nie oznacza jedynie niepoprawnej odpowiedzi na ekranie. Może doprowadzić do zniszczenia próbki, utraty kosztownego eksperymentu albo uszkodzenia sprzętu. Dlatego coraz częściej projektuje się systemy składające się z kilku agentów, w których jeden planuje, inny weryfikuje działania, a kolejny kontroluje poprawność wykonywania zadania.

Czy autonomiczne laboratoria mogą działać przez całą dobę bez obecności naukowca?

Jedną z największych korzyści robotyzacji jest możliwość pracy również wtedy, gdy laboratorium tradycyjnie pozostawałoby nieaktywne. Automatyczny system może pobierać próbki, wykonywać kolejne pomiary i analizować wyniki przez całą noc lub podczas weekendu. Agent AI może dodatkowo decydować, czy kolejny eksperyment powinien powtórzyć wcześniejsze ustawienia, czy wykorzystać inne parametry. W materiałoznawstwie takie podejście określane jest często jako self-driving laboratory. Badacze podkreślają, że samosterujące laboratoria mogą przyspieszyć eksperymenty, ograniczać zużycie materiałów i pomagać szybciej odrzucać nieudane kierunki badań.

Nie należy jednak utożsamiać pracy całodobowej z całkowitym brakiem człowieka. W prawdziwym laboratorium mogą pojawić się awarie mechaniczne, problemy z próbką, brak materiałów czy sytuacje, których system nigdy wcześniej nie widział. Człowiek nadal musi mieć możliwość zatrzymania procedury i przejęcia kontroli. Rozwój zmierza raczej w stronę laboratorium wymagającego coraz mniejszej liczby ręcznych interwencji niż placówki funkcjonującej bez ludzi. Carnegie Mellon University wraz z partnerami rozwija w ramach projektu finansowanego przez amerykański Departament Energii rozwiązania pozwalające autonomicznym laboratoriom współpracować ze sobą jako jeden system. Celem jest koordynowanie skomplikowanych eksperymentów na różnych urządzeniach przy minimalnym udziale człowieka.

Jak agenty AI mogą przyspieszyć odkrywanie nowych leków i materiałów?

W wielu dziedzinach nauki największym ograniczeniem nie jest brak pomysłów, ale czas potrzebny na ich sprawdzenie. Poszukiwanie nowego materiału może wymagać przetestowania setek różnych składów, temperatur, czasów reakcji i metod obróbki. Podobnie w badaniach biologicznych trzeba niekiedy przeanalizować ogromną liczbę warunków eksperymentalnych. Roboty mogą wykonać powtarzalne czynności szybciej niż człowiek, ale dopiero AI pozwala tworzyć bardziej elastyczną pętlę decyzyjną. Po każdej serii eksperymentów system może przeanalizować wyniki i wybrać te parametry, które wydają się najbardziej obiecujące. Dzięki temu zamiast sprawdzać wszystkie możliwe kombinacje można szybciej skupić się na najbardziej wartościowych kierunkach.

Taki model może szczególnie mocno zmienić badania materiałowe, chemiczne i farmaceutyczne. Anthropic wskazuje, że MHS jest testowany między innymi pod kątem eksperymentów związanych z odkrywaniem leków, a autonomiczne laboratoria są już przedmiotem badań akademickich i inwestycji dużych instytucji naukowych. Jednocześnie systemy wieloagentowe zaczynają obejmować również wcześniejsze etapy procesu naukowego. W maju 2026 roku w "Nature" opisano system Robin, który łączy agentów analizujących literaturę i dane w celu generowania hipotez, proponowania eksperymentów oraz interpretowania rezultatów. Robin nie jest jeszcze w pełni autonomicznym fizycznym laboratorium, ale pokazuje kierunek, w którym warstwa intelektualna AI może zostać połączona z robotyczną realizacją eksperymentu.

Jakie zagrożenia pojawiają się, gdy AI zaczyna kontrolować urządzenia w świecie fizycznym?

Największa różnica pomiędzy chatbotem a agentem sterującym sprzętem dotyczy konsekwencji błędu. Jeśli model wygeneruje błędną odpowiedź tekstową, użytkownik może ją zignorować lub poprawić. Gdy ten sam system steruje robotycznym ramieniem albo drogim urządzeniem naukowym, błędna decyzja może mieć natychmiastowe skutki fizyczne. Może dojść do zniszczenia próbki, kolizji elementów urządzenia lub przerwania eksperymentu prowadzonego przez wiele godzin. W niektórych środowiskach konsekwencje mogą być jeszcze poważniejsze. Dlatego autonomiczne systemy muszą posiadać ograniczenia dotyczące zakresu ruchu, parametrów pracy i operacji, które wymagają dodatkowego zatwierdzenia przez człowieka.

Bezpieczeństwo jest właśnie jednym z powodów, dla których Anthropic udostępnia Model Hardware Standard początkowo jedynie wybranym partnerom. Firma chce opracowywać testy bezpieczeństwa oraz dobre praktyki dotyczące agentów działających na fizycznym sprzęcie przed pełnym otwarciem standardu. Istotne będzie również rejestrowanie wszystkich decyzji systemu, aby możliwe było późniejsze dokładne odtworzenie przebiegu eksperymentu. W nauce ma to znaczenie nie tylko z punktu widzenia bezpieczeństwa, ale także powtarzalności wyników. Jeżeli AI samodzielnie modyfikuje parametry badania, naukowcy muszą wiedzieć dokładnie, kiedy i dlaczego podjęła określoną decyzję. W przeciwnym razie trudno byłoby zweryfikować otrzymane rezultaty.

Czy agenty AI mogą zastąpić naukowców i pracowników laboratoriów?

Najbardziej prawdopodobny scenariusz na najbliższe lata zakłada automatyzację dużej części czynności, a nie całkowite usunięcie człowieka z laboratorium. Robot może przygotowywać próbki, mikroskop automatycznie zbierać obrazy, a agent decydować o kolejnych ustawieniach. Dzięki temu badacz nie musi osobiście nadzorować powtarzalnego procesu przez kilkanaście godzin. Zmienia się więc rola człowieka - coraz więcej czasu może zostać przeznaczone na wybór problemów badawczych, interpretację znaczenia wyników i projektowanie kolejnych kierunków badań. Zautomatyzowane systemy będą natomiast przejmować część pracy technicznej i powtarzalnych eksperymentów.

Jednocześnie mogą pojawić się nowe zawody i specjalizacje na styku nauki, robotyki i sztucznej inteligencji. Laboratoria będą potrzebować osób potrafiących projektować bezpieczne procedury dla agentów, integrować urządzenia, kontrolować jakość danych i oceniać decyzje podejmowane przez systemy autonomiczne. Im bardziej skomplikowane będzie laboratorium, tym większego znaczenia nabierze nadzór nad jego całym ekosystemem. W tym sensie AI może zmienić pracę naukowca podobnie jak komputery zmieniły ją w poprzednich dekadach. Nie zastąpiły badań naukowych, ale radykalnie zmieniły sposób wykonywania obliczeń, analizy danych i projektowania eksperymentów.

Czy 2026 rok rozpoczyna erę sztucznej inteligencji działającej poza komputerem?

Wszystko wskazuje na to, że jesteśmy na początku takiego procesu. Przez pierwszą fazę boomu generatywnej AI największą uwagę przyciągały modele potrafiące rozmawiać, pisać i analizować. Kolejnym krokiem stały się agenty wykonujące zadania w aplikacjach i systemach komputerowych. Teraz podobna architektura zaczyna być łączona ze sprzętem laboratoryjnym i przemysłowym. Agent może otrzymać cel, podzielić go na etapy, wywołać odpowiednie funkcje urządzenia, obserwować rezultat i kontynuować zadanie. Właśnie taki model działania pokazują zarówno Model Hardware Standard, jak i eksperymenty dotyczące autonomicznej aparatury rentgenowskiej, mikroskopii oraz robotycznych laboratoriów.

Nie oznacza to jeszcze, że roboty sterowane przez duże modele językowe wkrótce staną się powszechne w każdym laboratorium i fabryce. Obecne systemy są często projektami badawczymi, wymagają kontrolowanego środowiska i muszą udowodnić swoją niezawodność podczas tysięcy rzeczywistych operacji. Kierunek zmian jest jednak wyraźny. AI przestaje jedynie podpowiadać człowiekowi, jakie działanie powinien wykonać. Coraz częściej otrzymuje możliwość wykonania tego działania samodzielnie za pomocą fizycznego urządzenia. Jeśli uda się połączyć zdolność rozumowania modeli z niezawodnością przemysłowej automatyki i odpowiednimi zabezpieczeniami, może to być jedna z najważniejszych zmian w sposobie prowadzenia eksperymentów naukowych od czasu upowszechnienia komputerów.