NVIDIA opisała RTX Spark jako lokalne środowisko do planowania pracy i oceny polityki sterującej robotem Microduck. W opisie technicznym opublikowanym 23 października firma podała, że trening adaptacji do ramp i przeszkód prowadzono w Isaac Lab w 4 096 równoległych środowiskach na karcie NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition.
Co robił RTX Spark w przepływie NVIDIA
RTX Spark wspierał lokalne przygotowanie projektu i ocenę wytrenowanej polityki w Isaac Sim. Polityka sterująca to zestaw wyuczonych reguł, które dobierają działanie robota na podstawie jego obserwacji. Sam trening przebiegał osobno, w Isaac Lab, z wykorzystaniem zasobów chmurowych.
Przepływ zaczynał się od planu projektu tworzonego na RTX Spark przez Hermes i NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt. Astra pomagała przygotować zasoby i symulację; do tworzenia zasobów wykorzystywano FreeCAD i Blender. Isaac Sim składał środowisko, a Isaac Lab trenował politykę z użyciem silnika fizycznego Newton. Wybrana polityka wracała następnie do Isaac Sim na lokalnym RTX Spark, gdzie można było ją ocenić.
Osobny kontekst samego urządzenia zawiera wcześniejszy artykuł NeoTeo o RTX Spark i teście jednego laptopa.
Jak NVIDIA trenowała politykę do pokonywania przeszkód
W opisanej przez NVIDIA adaptacji robot poruszał się w symulacji po trasie z rampami i przeszkodami. Politykę trenowano w 4 096 równoległych środowiskach na karcie NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition. Wykorzystywane dane obejmowały obraz głębi z kamery robota oraz informacje o jego stanie.
Trening i ocena miały odrębne zadania. Podczas treningu polityka uczyła się na podstawie doświadczeń z symulacji. Później Isaac Sim służył do sprawdzenia wybranej wersji pod kątem ukończenia trasy, upadków, kolizji i zatrzymania postępu.
Ponowny trening Microduck według Pollen
Pollen Robotics podaje, że właściciele mogą ponownie trenować polityki Microduck na własnym komputerze albo korzystać z Hugging Face Jobs. Własny komputer jest więc jedną z opisanych przez producenta opcji, a chmurowy przepływ NVIDIA stanowi konkretny przykład pracy z robotem, nie jedyną wskazaną drogę ponownego treningu.
Pokaz na GTC Berlin poprzedził opis techniczny
21 października 2026 r. Jensen Huang pokazał cztery roboty Microduck podczas keynote GTC Berlin. Dwa dni później NVIDIA opublikowała techniczny opis podziału pracy między lokalny RTX Spark a trening polityki w Isaac Lab.
