Cztery niewielkie roboty przypominające kaczki stały się jedną z największych atrakcji konferencji NVIDIA GTC Berlin 2026. Jensen Huang zaprezentował urządzenia Microduck, które potrafią chodzić, siadać, przewracać się i wykonywać fikołki. Za ich umiejętnościami stoi sztuczna inteligencja trenowana w wirtualnym środowisku. Pokaz miał udowodnić, że AI coraz śmielej wychodzi poza ekrany komputerów i zaczyna sterować fizycznymi maszynami.
21 października 2026 roku podczas konferencji NVIDIA GTC w Berlinie dyrektor generalny NVIDIA, Jensen Huang, zaprezentował cztery miniaturowe roboty Microduck.
Urządzenia opracowane przez francuską firmę Pollen Robotics we współpracy z Hugging Face przyciągnęły uwagę publiczności nietypowym wyglądem i sposobem poruszania się.
W materiale opublikowanym na kanale DPCcars, zatytułowanym „Jensen Huang’s Tiny Microduck Robots Steal the Show at NVIDIA GTC 2026”, można zobaczyć fragment tego pokazu.
Zobacz prezentację robotów Microduck na NVIDIA GTC 2026:
Microduck – małe roboty, które wykonują polecenia Jensena Huanga
Podczas wystąpienia na scenie pojawiły się cztery niewielkie roboty przypominające kolorowe kaczki.
Każdy z nich ma około 25 centymetrów wysokości i porusza się na dwóch nogach.
Jensen Huang zwracał się do robotów, wydając im proste polecenia.
Maszyny demonstrowały między innymi:
- chodzenie na dwóch nogach,
- siadanie i wstawanie,
- kładzenie się na polecenie,
- wykonywanie przewrotów,
- odzyskiwanie równowagi po upadku.
Nie wszystkie elementy pokazu przebiegły idealnie.
Gdy Huang poprosił roboty o drzemkę, trzy przewróciły się niemal natychmiast, a czwarty potrzebował więcej czasu.
Podobnie było z fikołkami – część urządzeń wykonała polecenie, podczas gdy pozostałe miały trudności.
Te nieprzewidziane zachowania wywołały rozbawienie publiczności, ale jednocześnie pokazały, że poruszanie się w rzeczywistym otoczeniu nadal stanowi wyzwanie dla robotyki.
Kto stworzył roboty Microduck?
Za opracowaniem Microduck stoi francuska firma Pollen Robotics, związana z platformą Hugging Face.
Roboty powstały jako otwarta platforma do eksperymentowania ze sztuczną inteligencją i sterowaniem ruchem.
Ich niewielkie rozmiary nie oznaczają prostej konstrukcji.
Microduck wykorzystuje zestaw silników i czujników pozwalających utrzymywać równowagę, kontrolować ruch oraz reagować na zmiany położenia.
Roboty zostały zaprojektowane z myślą o rozwijaniu umiejętności za pomocą algorytmów uczenia maszynowego.
Podczas prezentacji Jensen Huang zwrócił również uwagę na zainteresowanie urządzeniami, informując, że dostępna oferta producenta została wyprzedana.
Jak sztuczna inteligencja nauczyła Microduck chodzić?
Najważniejszym elementem pokazu była technologia wykorzystywana do uczenia robotów nowych umiejętności.
Zamiast programować każdy ruch osobno, twórcy mogą trenować algorytmy sterowania w środowisku symulacyjnym.
W przypadku Microduck wykorzystano rozwiązania NVIDIA, w tym Isaac Sim, Isaac Lab oraz technologię Omniverse.
Cyfrowy bliźniak pozwala trenować bez ryzyka uszkodzenia robota
Cyfrowy bliźniak, czyli digital twin, jest wirtualnym odwzorowaniem rzeczywistego urządzenia i jego otoczenia.
Programiści mogą stworzyć cyfrową wersję robota, a następnie wielokrotnie testować jego zachowanie w symulowanych warunkach.
Dzięki temu algorytm może uczyć się między innymi utrzymywania równowagi, chodzenia i podnoszenia po upadku.
Proces ten pozwala wykonywać ogromną liczbę prób bez konieczności korzystania za każdym razem z fizycznego urządzenia.
Po zakończeniu treningu wyuczony model sterowania można przenieść do rzeczywistego robota.
Takie podejście nazywane jest sim-to-real, czyli przenoszeniem umiejętności z symulacji do świata rzeczywistego.
NVIDIA RTX Spark i trening robotów w chmurze
Podczas prezentacji Huang pokazał również, w jaki sposób narzędzia NVIDIA mogą współpracować podczas uczenia robotów.
W przedstawionym procesie agent AI przygotowywał środowisko treningowe, a symulacja pozwalała testować zachowanie Microduck.
Wymagające obliczeniowo treningi wykonywano na systemach NVIDIA w chmurze.
Następnie wyuczony model był oceniany z użyciem platformy RTX Spark i przenoszony do fizycznego robota.
To przykład procesu, w którym lokalny komputer, infrastruktura chmurowa i symulator współpracują przy rozwijaniu sztucznej inteligencji.
Nie oznacza to jednak, że każdy robot samodzielnie uczył się wszystkich ruchów bezpośrednio na scenie. Demonstracja przedstawiała przede wszystkim rezultaty wcześniejszego treningu.
Czym jest fizyczna sztuczna inteligencja?
Jednym z głównych tematów konferencji NVIDIA GTC Berlin 2026 była tak zwana physical AI, czyli fizyczna sztuczna inteligencja.
Tradycyjne zastosowania AI kojarzą się przede wszystkim z analizowaniem danych, generowaniem tekstów i obrazów czy odpowiadaniem na pytania.
Fizyczna AI ma znacznie szerszy zakres działania.
Jej zadaniem jest umożliwienie maszynom postrzegania otoczenia, planowania oraz wykonywania rzeczywistych czynności.
Może to obejmować:
- przemieszczanie się robotów,
- omijanie przeszkód,
- manipulowanie przedmiotami,
- utrzymywanie równowagi,
- podejmowanie decyzji na podstawie danych z czujników.
Microduck jest niewielkim przykładem technologii, które w przyszłości mogą znaleźć zastosowanie także w bardziej zaawansowanych robotach przemysłowych i humanoidalnych.
NVIDIA DSX POD – nowy sposób budowania fabryk AI w Europie
Roboty Microduck nie były jedynym tematem konferencji.
Jensen Huang przedstawił także plany NVIDIA dotyczące rozbudowy europejskiej infrastruktury sztucznej inteligencji.
Jedną z zaprezentowanych nowości jest NVIDIA DSX POD – modułowa koncepcja budowania centrów obliczeniowych przeznaczonych do zastosowań AI.
Zamiast przygotowywać całą infrastrukturę od podstaw na miejscu, poszczególne moduły mogą być wcześniej zmontowane i przetestowane przez producentów.
Według NVIDIA takie rozwiązanie ma umożliwić skrócenie czasu wdrożenia w przygotowanej lokalizacji z około sześciu miesięcy do nawet 14 dni.
To zapowiedź producenta dotycząca projektowanej infrastruktury, a nie gwarantowany czas każdej przyszłej instalacji.
Rozwój takich systemów ma ułatwić firmom i instytucjom dostęp do mocy obliczeniowej potrzebnej do trenowania i uruchamiania modeli sztucznej inteligencji.
Agenci AI i OpenShell. Kolejny etap rozwoju technologii NVIDIA
W wystąpieniu poruszono także temat autonomicznych agentów sztucznej inteligencji.
W przeciwieństwie do tradycyjnych chatbotów agenci AI mogą korzystać z narzędzi, planować działania i realizować wieloetapowe zadania.
NVIDIA rozwija również architekturę OpenShell, której celem jest zapewnienie kontrolowanego środowiska wykonywania takich operacji.
Istotne znaczenie mają tutaj ograniczenia dostępu do danych, narzędzi oraz zasobów systemowych.
Według wizji przedstawionej przez Huanga przyszłe fabryki AI mają obsługiwać nie tylko pojedyncze modele, ale również rozbudowane systemy agentowe.
W połączeniu z robotyką może to stworzyć podstawy rozwiązań zdolnych do łączenia cyfrowego planowania z działaniem w rzeczywistym świecie.
Cztery małe roboty pokazują kierunek rozwoju sztucznej inteligencji
Prezentacja Microduck była jednym z najbardziej widowiskowych fragmentów wystąpienia Jensena Huanga w Berlinie.
Niewielkie maszyny wykonywały polecenia, próbowały robić fikołki i czasami traciły równowagę, pokazując jednocześnie możliwości oraz ograniczenia obecnej robotyki.
Jednak najważniejszy przekaz demonstracji dotyczył sposobu rozwijania nowych umiejętności maszyn.
Roboty mogą najpierw uczyć się w środowisku wirtualnym, a następnie wykorzystywać wytrenowane algorytmy do poruszania się w świecie rzeczywistym.
To właśnie połączenie symulacji, infrastruktury obliczeniowej i fizycznej sztucznej inteligencji było jednym z głównych tematów NVIDIA GTC Berlin 2026.
Pełną prezentację robotów Microduck można obejrzeć w materiale wideo opublikowanym na kanale DPCcars.
Podobne wpisy:
Małe TGD – Góry do góry – Małe TGD
Dymitr Błaszczyk wystąpił w „Va Banque”. Pokazał kulisy teleturnieju i rekrutacji [WIDEO]
Książulo wprowadza własną pizzę MUALA do Żabki. Pokazał kulisy produkcji i testy widzów [WIDEO]
Dlaczego WSZYSCY Chodzą w Garniturach? – Meritum
PRACA W DECATHLON * NAJDZIWNIEJSZA AKCJA W SKLEPIE * | DO ROBOTY – Do Roboty
JAK WYGLĄDA PRACA W GAZOWNICTWIE? Techniki spawania i konserwacji gazociągów. | DO ROBOTY – Do Roboty