NVIDIAの研究チームは、ロボット制御の分野で大きな進歩を遂げました。開発されたニューラルネットワークシステムHOVERは、極めて少ないパラメーター数で人型ロボットの高効率制御を実現し、専門的に設計された制御システムを上回る性能を示しました。わずか150万パラメーターのHOVERシステムは、複雑なロボット動作制御を処理できます。対照的に、一般的な大規模言語モデルは数千億パラメーターを必要とします。この驚異的なパラメーター効率は、システム設計の巧妙さを示しています。HOVERのトレーニングはNVIDIAのIsaacシミュレーション環境で行われました。

の研究チームは、HOVER（ヒューマノイド多機能コントローラー）と呼ばれる新しいニューラルネットワークを開発したと発表しました。このニューラルネットワークは150万パラメーターを持ち、ヒューマノイドロボットの動きと操作を調整するために特化されています。NVIDIAの上級研究マネージャーであるJim Fan氏は、「すべての下位モデルが巨大な必要はありません。私たちがトレーニングしたこの150万パラメーターのニューラルネットワークは、ヒューマノイドロボットのボディを制御することを目的としています。」と説明し、HOVERは人間の動きを捉えることができると付け加えました。