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Un pequeño pato robot de solo 25 centímetros se llevó todos los aplausos en la conferencia de NVIDIA en Berlín (GTC Berlin) el 21 de octubre. Cuatro Microducks se sentaron, se echaron una «siesta» y dieron volteretas cuando el consejero delegado de NVIDIA, Jensen Huang, se lo pidió, y el vídeo se hizo viral en cuestión de horas, según TechCrunch. Detrás de tanta ternura hay una idea muy seria: el pato aprendió a andar primero en un mundo virtual, y NVIDIA lo usó para presumir de las herramientas gratuitas que lo hacen posible.
¿Por qué importa? Enseñar a andar a un robot programando cada movimiento a mano es lento y frágil. Entrenarlo en simulación permite que miles de copias virtuales practiquen a la vez, se caigan sin romperse nada y pasen lo aprendido a la máquina real. Hasta hace poco eso era cosa de grandes laboratorios. Microduck mete la misma receta en un pequeño robot de código abierto que cualquiera puede volver a entrenar.
Así es Microduck
Microduck lo fabrica Pollen Robotics, un equipo francés de robótica que Hugging Face (la enorme biblioteca en línea de modelos de IA abiertos) compró en 2025. Es su segundo robot pequeño, después del compañero de escritorio Reachy Mini. Según TechCrunch y la página de código de Pollen, mide 25 cm, pesa unos 800 gramos y se mueve con 15 pequeños motores. Ve con una cámara y un pequeño sensor lidar (que mide distancias con luz invisible) y mantiene el equilibrio con dos sensores de movimiento, algo parecido al órgano del equilibrio de nuestro oído interno.
Recién sacado de la caja ya sabe caminar como un pato, agacharse, levantarse tras una caída y coger cosas con el pico. Con un accesorio, hasta patina. Las reservas abrieron el 27 de agosto y las entregas están previstas antes de Navidad. El consejero delegado de Hugging Face, Clément Delangue, aseguró que las reservas superaron las 20.000 unidades al día siguiente del vídeo de Berlín, una cifra de la propia empresa recogida por TechCrunch.
Si sus andares te recuerdan a los droides que pasean por los parques de Star Wars de Disney, no eres el único: TechRadar hizo la misma comparación. Y hay un vínculo real. Cuando un droide BDX de Disney salió al escenario del GTC en marzo de 2025, NVIDIA, Google DeepMind y Disney Research presentaron Newton, un motor de física de código abierto para entrenar robots. Ese mismo motor mueve ahora el patio de juegos virtual del pato en el nuevo tutorial de NVIDIA.
Cómo aprende a andar un pato sin salir del ordenador
El método se llama aprendizaje por refuerzo: aprender a base de prueba y error, con puntos por cada buen movimiento. Piensa en enseñar trucos a un perro con premios, solo que aquí el «perro» es una pequeña red neuronal y los premios son una puntuación. Seguir de pie y avanzar hacia donde toca: puntos. Caerse o tambalearse: menos puntos. Tras millones de intentos, la red ha encontrado por sí sola su manera de andar.
Hacer eso con un robot real llevaría años y mucho plástico roto. Por eso la práctica se hace en simulación. En el tutorial paso a paso que NVIDIA publicó en Hugging Face el 21 de octubre, la herramienta gratuita Isaac Lab 3.0 hace funcionar 4.096 patos virtuales a la vez en una sola tarjeta gráfica, y llega hasta 1,25 millones de pasos de simulación por segundo con el suelo irregular activado. Newton se encarga de la física: la gravedad, el rozamiento y cada pisada contra el suelo.
El «cerebro» final, llamado política, es sorprendentemente pequeño. Lee 61 números (ángulos de las articulaciones, inclinación, hacia dónde quieres que vaya) y responde con 14 posiciones de articulación, 50 veces por segundo, en el propio procesador Rockchip del pato, explica Tech Times.
El secreto: un mundo virtual desordenado a propósito
Aquí está la trampa que conoce cualquier fabricante de robots: la simulación es demasiado perfecta. Los suelos son totalmente planos, los motores reaccionan al instante y las baterías nunca se gastan. Un robot entrenado solo en ese mundo tan pulcro tropieza en el salón de tu casa. Los ingenieros lo llaman la brecha entre simulación y realidad (en inglés, sim-to-real gap).
La solución es desordenar el mundo virtual a propósito, un truco llamado aleatorización del entorno. Cada uno de los 4.096 patos recibe un peso, un agarre del suelo, un voltaje de batería y un retardo de reacción ligeramente distintos, y de vez en cuando se lleva un empujón. El tutorial añade incluso la holgura, ese pequeño juego que tienen los engranajes baratos, como una cadena de bici algo floja. Unos modelos especiales de los motores imitan cómo responden de verdad los servos de aficionado del pato. Un pato que se apaña con todas esas versiones de la realidad se apaña también con la de verdad.
Y funciona. Según el tutorial y Tech Times, la política entrenada camina hacia delante, gira y se recupera de las caídas sobre una alfombra, sin ningún ajuste extra en el robot físico.
Por qué NVIDIA subió un pato al escenario
En el Tempodrom de Berlín, los patos mostraron una cadena de tres pasos, según The Register: la IA se entrenó en la nube, se comprobó en un ordenador NVIDIA RTX Spark (las máquinas de IA local de las que hablamos en nuestro artículo sobre RTX Spark) y después se cargó en los robots. Huang describió la IA física, la que mueve cosas en el mundo real, como «la próxima gran industria».
Dos días después, NVIDIA fue un paso más allá. En una entrada de su blog para desarrolladores, unos agentes de IA (asistentes que hacen solos tareas de varios pasos) diseñan un circuito de obstáculos a partir de una simple petición, construyen las piezas en 3D con herramientas gratuitas como FreeCAD y Blender, y entrenan al pato para subir rampas y plataformas con su cámara de profundidad. El circuito se monta en Isaac Sim, y el blog remite a una colección gratuita en Hugging Face con más de 2.000 objetos 3D listos para simular.
También hay negocio detrás. NVIDIA acordó en septiembre comprar Hugging Face por unos 12.900 millones de dólares, una operación que aún espera el visto bueno de los reguladores, informó Phoronix. Así que el pato también es un escaparate de la familia. Y para ser justos: la receta de entrenamiento de la propia Pollen usa otra herramienta gratuita, mjlab, basada en la física MuJoCo Warp de Google DeepMind. Isaac Lab de NVIDIA es una ruta más, no la única, y las dos comparten ese mismo núcleo MuJoCo Warp.
Cómo probarlo tú mismo
No hace falta tener un pato para empezar. El entorno de entrenamiento de Microduck es de código abierto y está dentro de Isaac Lab en GitHub; necesitas un ordenador con Linux y una tarjeta gráfica NVIDIA compatible. En Hugging Face, el Microduck Arena permite subir una política entrenada y compararla con las de otros en retos comunes. Si ya tienes el pato, el tutorial explica cómo copiar el nuevo cerebro al robot y probarlo con seguridad, primero sobre su soporte.
¿Piensas en él como regalo de Navidad? Ten en cuenta que Microduck es más un robot programable que un peluche: brilla de verdad con alguien a quien le guste trastear, entrenarlo y compartir trucos nuevos.
Qué pasará ahora
Los primeros patos deberían llegar a los hogares antes de Navidad, y Pollen asegura que sus dueños podrán enseñarles trucos nuevos y compartirlos con todo el mundo. Atento a la clasificación del Arena: si miles de personas se ponen a entrenar en simulación, los movimientos robóticos más creativos de 2027 podrían salir de un salón y no de un laboratorio.
Aprender es divertido
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Fuentes
- Train in Simulation, Deploy on a Real Robot: Microduck with Isaac Lab 3.0 – NVIDIA con Pollen Robotics, blog de Hugging Face, 21 de octubre de 2026
- Using AI Agents to Teach Robots Like Microduck to Walk in Simulation – NVIDIA Technical Blog, 23 de octubre de 2026
- Jensen Huang sends in the robot ducks to sell Nvidia’s AI-everywhere vision – The Register, 21 de octubre de 2026
- Hottest toy for Christmas? Nvidia CEO plays with adorable Microduck robots, 20,000 sell – TechCrunch, 23 de octubre de 2026
- Sim-to-real gap narrowed for Microduck: Isaac Lab 3.0 and pure-simulation training – Tech Times, 22 de octubre de 2026
- Hugging Face launches Microduck, an open-source duck robot – TechCrunch, 27 de agosto de 2026
- Repositorio de software de Microduck – Pollen Robotics, GitHub, 2026
- Microduck compared with Disney’s BDX droid: lidar, NFC and roller skates – TechRadar, 2026
- Announcing Newton, an Open-Source Physics Engine for Robotics Simulation – NVIDIA Technical Blog, 18 de marzo de 2025
- Nvidia, Google, Disney Partner to Develop Robot AI Infrastructure – AI Business, marzo de 2025
- NVIDIA Acquiring Hugging Face For $12.93 Billion – Phoronix, 3 de septiembre de 2026
- Nvidia acquires Hugging Face in US$12.9 billion mega deal – CRN Australia, septiembre de 2026
