Nvidia a prezentat o nouă generație de roboți controlați de inteligență artificială, capabili să învețe singuri sarcini complexe și de mare precizie. În cadrul proiectului ENPIRE, mașinile au reușit să monteze plăci video pe plăci de bază, să sorteze componente mici și să manipuleze coliere de plastic fără intervenție umană directă.
Compania susține că tehnologia deschide drumul către laboratoare autonome de cercetare, iar proiectul va fi disponibil în regim open-source.
Acești roboți au învățat prin încercări repetate
Demonstrația prezentată de Nvidia arată o flotă de roboți care rezolvă singuri diverse sarcini din lumea reală. Printre acestea se numără instalarea unei plăci grafice într-un slot PCI Express, organizarea unor pini metalici sau legarea și tăierea colierelor de plastic.
Potrivit lui Jim Fan, director AI și cercetător principal în cadrul Nvidia, proiectul ENPIRE oferă pentru prima dată posibilitatea realizării unui proces de „auto-cercetare” în mediul fizic.
În cadrul experimentului, opt agenți Codex au primit acces la roboți, la resurse GPU și la un buget generos de procesare. Obiectivul a fost simplu: găsirea celei mai rapide și mai precise metode pentru rezolvarea unei sarcini.
Instalarea unei plăci video fără intervenție umană
Una dintre cele mai spectaculoase secvențe din demonstrație surprinde doi roboți care colaborează pentru montarea unei plăci video.
Un braț robotic preia placa grafică și o transferă către un al doilea braț. Acesta aliniază cu atenție conectorul PCIe cu slotul de pe placa de bază. După poziționare, robotul introduce placa în slot și finalizează operațiunea.
Mișcarea necesită precizie ridicată, deoarece orice aliniere greșită poate deteriora componentele.
VIDEO
Acces direct la lumea reală
Jim Fan explică faptul că cercetătorii nu au programat fiecare etapă în detaliu. În schimb, au oferit agenților AI acces la o interfață care le permite să interacționeze cu obiecte reale.
Odată primită sarcina, roboții au început să caute indicii vizuale, să își reseteze mediul de lucru și să exerseze mișcări noi. De asemenea, au consultat lucrări științifice, au testat variante și au încercat soluții diferite direct pe hardware.
„Tot ce am făcut a fost să oferim lui Codex un API către lumea atomilor. Restul a apărut în mod natural”, a afirmat Fan.
Mai mulți roboți înseamnă rezultate mai rapide
Documentația tehnică publicată odată cu proiectul explică și modul în care au fost evaluate diferite modele AI. Cercetătorii au comparat performanțele unor agenți precum Codex cu GPT-5.5, Claude Code și Kimi Code.
Rezultatele arată că extinderea numărului de roboți accelerează semnificativ procesul de învățare. Opt roboți care lucrează simultan rezolvă sarcinile într-un timp mult mai scurt decât un număr redus de unități.
Nvidia intenționează să publice proiectul ENPIRE în regim open-source. Astfel, pasionații și cercetătorii vor putea construi propriile laboratoare autonome de roboți și inteligență artificială.
About the Author
