Redacción Teleprónter 
NVIDIA presentó el 21 de octubre, durante su conferencia GTC Berlin 2026 en Alemania, nuevas herramientas de inteligencia artificial para entrenar robots capaces de aprender movimientos, reconocer objetos y ejecutar tareas en el mundo real. Entre las demostraciones apareció Microduck, un pequeño robot con apariencia de pato que camina, patina y puede levantarse después de caer.
El protagonista de la presentación fue Jensen Huang, fundador y director ejecutivo de NVIDIA, quien expuso los planes de la compañía para ampliar el uso de la llamada inteligencia artificial física, una tecnología que busca llevar las capacidades de los modelos de IA a máquinas que interactúan directamente con su entorno.
Durante el encuentro, Huang defendió el potencial de Europa para desarrollar esta industria, apoyándose en su experiencia en ingeniería, fabricación y automatización. La compañía también destacó sus alianzas con fabricantes de robots y empresas industriales europeas.
La propuesta consiste en entrenar máquinas dentro de simulaciones digitales antes de ponerlas a trabajar en fábricas, bodegas y otros espacios. Así, los desarrolladores pueden probar movimientos, identificar errores y ajustar comportamientos sin depender exclusivamente de ensayos con equipos físicos.
Microduck, el pequeño robot que participó en la presentación
Uno de los momentos más llamativos de la conferencia estuvo protagonizado por Microduck, desarrollado por la empresa francesa Pollen Robotics, vinculada a Hugging Face.
El robot mide aproximadamente 25 centímetros y tiene dos piernas articuladas, una cámara y sensores que le permiten interactuar con su entorno. Puede caminar, agacharse, patinar con accesorios especiales y recuperarse de algunas caídas.
Aunque su apariencia recuerda a la de un juguete, está pensado principalmente como una plataforma abierta para estudiantes, investigadores y desarrolladores interesados en programación, robótica e inteligencia artificial.
Microduck utiliza herramientas como NVIDIA Isaac Lab, Isaac Sim y el motor de física Newton para entrenar y evaluar movimientos en entornos virtuales antes de llevarlos al dispositivo real.
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Durante la demostración en Berlín, algunos movimientos no salieron como estaba previsto, lo que también dejó ver las dificultades que todavía enfrentan estos sistemas al trasladar sus habilidades del entrenamiento a una actuación en vivo.
El robot no fue presentado por primera vez en este evento. Ya había sido anunciado en agosto de 2026, pero volvió a recibir atención por su participación en la conferencia y su integración con las tecnologías de NVIDIA.
Los anuncios de NVIDIA para que los robots aprendan nuevas tareas
La compañía aprovechó GTC Berlin para anunciar una ampliación de su plataforma Isaac, utilizada por investigadores y fabricantes para desarrollar sistemas robóticos.
Entre las novedades se encuentra Isaac Lab 3.0, una actualización de su entorno de entrenamiento, junto con Isaac OS, un nuevo sistema de ejecución destinado a facilitar el funcionamiento de aplicaciones robóticas.
También presentó nuevos conjuntos de datos y procesos de desarrollo que combinan modelos de inteligencia artificial, simulación y sistemas de computación para generar experiencias de entrenamiento y evaluar el comportamiento de las máquinas.
Otro anuncio fue Agile ONE SN, un humanoide de referencia desarrollado por Agile Robots que utiliza el modelo NVIDIA Isaac GR00T y la plataforma de procesamiento Jetson Thor. Su objetivo es ofrecer a investigadores una base sobre la cual desarrollar, probar y validar habilidades robóticas.
La compañía destacó además el trabajo de fabricantes como ABB Robotics, KUKA, NEURA Robotics, Universal Robots y Hexagon Robotics, que utilizan sus tecnologías para desarrollar sistemas autónomos y aplicaciones industriales.
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En el caso de ABB y KUKA, las simulaciones permiten probar procesos de fabricación antes de implementarlos en instalaciones reales. Otras empresas trabajan en robots destinados a manipular mercancías, desplazarse por espacios industriales y realizar tareas que requieren percepción del entorno.
La diferencia frente a la automatización tradicional está en el objetivo de desarrollar máquinas que puedan adquirir nuevas habilidades mediante entrenamiento, en lugar de depender únicamente de instrucciones programadas para una tarea específica.
Sin embargo, las demostraciones y los anuncios no significan que estos robots puedan trabajar sin supervisión o adaptarse a cualquier situación. La seguridad, la precisión de los movimientos y el funcionamiento fuera de las simulaciones siguen siendo desafíos para sus desarrolladores.
Para NVIDIA, la expansión de Isaac busca facilitar el paso desde los modelos de IA y los laboratorios hacia aplicaciones industriales. Microduck representa una versión pequeña y accesible de esa investigación, mientras que los humanoides y robots industriales muestran las aplicaciones de mayor escala que persigue la compañía.
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Juan Carlos Vallejo 
