El equipo de investigación de Nvidia ha logrado un gran avance en el campo del control robótico. Han desarrollado un sistema de red neuronal, HOVER, que controla de manera eficiente robots humanoides con una cantidad de parámetros extremadamente reducida, superando incluso el rendimiento de sistemas de control diseñados específicamente para ello.
Este sistema HOVER, con solo 1,5 millones de parámetros, puede manejar el control de movimientos robóticos complejos. En comparación, los modelos de lenguaje grandes comunes suelen necesitar cientos de miles de millones de parámetros. Esta asombrosa eficiencia de parámetros demuestra la brillantez del diseño del sistema.
El entrenamiento de HOVER se realizó en el entorno de simulación Isaac de Nvidia, que puede acelerar los movimientos del robot hasta 10.000 veces. El investigador de Nvidia, Jim Fan, reveló que esto significa que la cantidad de entrenamiento de un año en el espacio virtual se puede completar en solo 50 minutos con una sola GPU.
Uno de los puntos fuertes del sistema es su extraordinaria adaptabilidad. No necesita ajustes adicionales para migrar del entorno de simulación a un robot real, y admite múltiples métodos de entrada: puede rastrear los movimientos de la cabeza y las manos a través de dispositivos XR como Apple Vision Pro, obtener datos de posición corporal completa a través de captura de movimiento o cámaras RGB, recopilar ángulos articulares a través de exoesqueletos, e incluso utilizar un mando estándar de videojuegos para el control.
Lo que es aún más sorprendente es que HOVER supera en rendimiento a los sistemas desarrollados específicamente para una sola forma de entrada en cada método de control. El autor principal, Tairan He, especula que esto podría deberse a una comprensión profunda de conceptos físicos como el equilibrio y el control preciso de las extremidades, lo que permite la transferencia de conocimiento entre diferentes métodos de control.
Este sistema, basado en los proyectos de código abierto H2O & OmniH2O, puede controlar cualquier robot humanoide que pueda funcionar en el simulador Isaac. Actualmente, Nvidia ha publicado ejemplos y código en GitHub, abriendo nuevas posibilidades en el campo de la investigación y el desarrollo de robots.
