Исследователи из Shanghai Artificial Intelligence Laboratory представили открытый стандарт Science Context Protocol (SCP), который позволяет искусственному интеллекту, учёным и лабораторному оборудованию работать вместе через единый, безопасный протокол. SCP создан по аналогии с Model Context Protocol (MCP) от Anthropic, который стал отраслевым стандартом для соединения ИИ-моделей с внешними данными.
В отличие от MCP, новый протокол SCP добавляет расширенное описание экспериментов, централизованный хаб для взаимодействия, API для управления экспериментами и стандартные драйверы для интеграции с лабораторными приборами.
По словам команды, SCP — это “необходимая инфраструктура для масштабируемой, агент-ориентированной науки между институтами”. Протокол и его эталонная реализация находятся в открытом доступе на GitHub.
Стандарт SCP строится на двух принципах: описании любых научных ресурсов единым способом и согласованном управлении жизненным циклом экспериментов. Протокол позволяет ИИ-агентам находить и использовать инструменты, ИИ-модели и физические лабораторные приборы из разных лабораторий и организаций.
Администрированием процессов занимается центральный SCP-хаб, который хранит список всех инструментов, датасетов, агентов и приборов. Когда появляется новая задача, хаб с помощью ИИ разбивает её на отдельные шаги, генерирует несколько планов с оценками рисков, времени и стоимости. Выбранные схемы сохраняются в формате JSON, чтобы гарантировать воспроизводимость.
Во время эксперимента система отслеживает ход работы: валидирует результаты, предупреждает об ошибках и может запускать запасные стратеги при сбоях. Особенно это важно для сложных процессов, где комбинируются вычисления и физические лабораторные опыты.
В основе SCP работает Internal Discovery Platform — уже сейчас включает более 1600 инструментов. На биологию приходится 45,9%, на физику 21,1%, химию — 11,6%. Среди функций лидируют вычислительные системы (39,1%) и базы данных (33,8%). Также подключены сервисы для работы с моделями, лабораторные операции и инструменты для поиска в научной литературе.
В кейсах показано, как учёный загружает PDF с протоколом эксперимента, система автоматически преобразует его в машиночитаемый вид и запускает лабораторного робота. Другой пример — автоматизированный поиск лекарств: система анализирует десятки молекул, вычисляет нужные параметры, проводит токсикологическую фильтрацию и выбирает кандидаты для опытов. Все эти действия автоматически распределяются между SCP-серверами, которые координируют работу с базами данных и приборами.
Исследователи отмечают, что реальные испытания еще предстоят, но потенциал для интеграции лабораторной работы огромен.
