Компания Nvidia продемонстрировала работу группы роботов, управляемых агентами искусственного интеллекта. Эти машины способны самостоятельно обучаться сложным высокоточным задачам, требующим физической сноровки в реальном мире.
В рамках демонстрации системы ENPIRE роботы успешно справились с установкой видеокарты в материнскую плату, сортировкой металлических штифтов, а также монтажом и обрезкой пластиковых стяжек. Для реализации проекта исследователи задействовали восемь ИИ-агентов на базе OpenAI Codex, предоставив им доступ к вычислительным ресурсам (GPU) и бюджету токенов. Перед алгоритмами была поставлена четкая цель: научиться выполнять операции максимально эффективно, минимизируя количество ошибок.
Авторы проекта отмечают, что процесс обучения выглядел как «оживление» парка техники: роботы самостоятельно искали визуальные ориентиры, перезагружали рабочие сцены, тестировали новые навыки и экспериментировали с управляющими функциями. Более того, ИИ-агенты могли «читать» инструкции в интернете, обсуждать возникающие трудности, анализировать неудачи и предпринимать повторные попытки непосредственно на аппаратном обеспечении.
В ходе эксперимента по сборке компьютера одна роботизированная рука передала видеокарту другой, которая затем аккуратно зафиксировала устройство в слоте PCIe. Несмотря на то что конструкция слегка вибрировала в процессе, манипуляция прошла успешно. Примечательно, что в тесте использовались компактные графические ускорители — «тяжелую артиллерию» вроде массивных флагманов уровня RTX 5090 роботам пока не доверили.
В исследовании применялись различные ИИ-инструменты, включая агентов OpenAI Codex с моделью GPT-5.5, Claude Code с архитектурой Opus 4.7 и Kimi Code на базе модели Kimi K2.6. Кроме того, ученые проверили масштабируемость системы и пришли к выводу, что параллельная работа восьми роботов позволяет решать прикладные задачи значительно быстрее, чем при участии меньшего количества единиц техники.
