Генеральний директор NVIDIA Дженсен Хуанг продемонстрував на конференції GTC у Берліні маленьких двоногих роботів Microduck, створених Hugging Face та французькою Pollen Robotics. Під час презентації роботи самостійно вийшли на сцену та виконували команди Хуанга — сідали, вставали та навіть вкладалися «спати».
За кумедною демонстрацією стояла значно серйозніша технологія. NVIDIA показала, як ШІ-агенти можуть допомагати тренувати фізичних роботів, використовуючи цифрові симуляції. Для цього застосовуються Isaac Lab, Isaac Sim та фізичний рушій Newton, які дозволяють спочатку відпрацьовувати поведінку робота у віртуальному середовищі, а вже потім переносити отримані моделі на справжнє обладнання.
Як ШІ навчає робота
Під час демонстрації Хуанг показав відео, на якому ШІ-агент створював середовище для тренування Microduck та запускав віртуальну копію робота в Isaac Sim. Після цього обчислювально складний процес навчання виконувався за допомогою хмарних ресурсів NVIDIA.
Отриману модель перевіряли на RTX Spark, після чого навчену поведінку переносили на фізичного Microduck. Такий підхід дозволяє значно скоротити кількість експериментів на реальних роботах і спочатку перевіряти їхні навички у симуляції.
Hugging Face також опублікувала технічний опис цього процесу. Розробники можуть тренувати Microduck у тисячах паралельних симуляцій, після чого експортувати навчену модель у формат ONNX та запускати її безпосередньо на фізичному роботі.
Що таке Microduck
Microduck — відкритий двоногий робот, створений Pollen Robotics та Hugging Face для розробників і студентів. Він має приблизно 25 сантиметрів у висоту та важить менше кілограма.
Його головна особливість — відкритість платформи. Користувачі можуть навчати робота нових фізичних навичок, змінювати його поведінку та ділитися власними моделями з іншими розробниками.
RTX Spark і локальний ШІ
Окрему увагу NVIDIA приділила платформі RTX Spark, яка позиціонується як новий клас Windows-ПК для локального запуску ШІ-моделей та агентів. Системи можуть отримувати до 128 ГБ об'єднаної пам'яті та до 1 петафлопа AI-продуктивності.
Втім, демонстрація Microduck не означає, що весь процес навчання робота відбувався локально на RTX Spark. Найважчі обчислення виконувалися у хмарі, тоді як RTX Spark використовувався для роботи з моделями та перевірки отриманих результатів.
Від генеративного ШІ до фізичного світу
Демонстрація Microduck показує один із напрямів, у якому NVIDIA планує розвивати штучний інтелект — Physical AI. Йдеться про системи, які не просто генерують текст, зображення чи код, а можуть сприймати навколишній світ і керувати фізичними пристроями.
Поєднання ШІ-агентів, симуляцій та локального обладнання потенційно дозволить створювати роботів, здатних самостійно навчатися складніших навичок і переносити їх із цифрового середовища у реальний світ. Саме так NVIDIA бачить наступний етап розвитку робототехніки та агентного ШІ.
Нагадємо, Хакери зламали Capcom ID — витік торкнувся майже 11,8 млн акаунтів.