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Hugging Face bietet Open-Source-Roboterchen Microduck an
Quelle: Pollen Robotics

Hugging Face bietet Open-Source-Roboterchen Microduck an

Der kleine Spielzeugroboter Microduck erlaubt Training in Software-Simulationen mit nachfolgender Übertragung auf das Gerät selbst (Sim2Real). Der gesamte Software-Stack steht quelloffen zur Verfügung.
31. August 2026



Die auf KI-Modelle beziehungsweise den Download von Weights für Open-Source-Modelle spezialisierte Plattform Hugging Face hat letzte Woche in Zusammenarbeit mit dem Hersteller Pollen Robotics, beheimatet im französischen Bordeaux, einen 25 Zentimeter hohen zweibeinigen Roboter namens Microduck vorgestellt. Das putzige Gerät lässt sich für 399 US-Dollar in vier Farbvarianten vorbestellen und wird in Nordamerika und Europa erhältlich sein. Die Auslieferung soll noch vor Weihnachten 2026 beginnen.

Laut Hugging-Face-CEO Clem Delangue handelt es sich um "einen Open-Source-Roboter, dem man mithilfe von bestärkendem Lernen neue Tricks beibringen kann". Roboter auf Open-Source-Basis seien vom Standpunkt der Privatsphäre aus viel besser als ein Black-Box-System, das von ein paar Unternehmen kontrolliert werde, "vor allem, wenn der CEO dieser Unternehmen nicht die stabilste Person auf der Welt ist". Microduck kann gemäss einem Factsheet watscheln, niederknien, sitzen, sich im Rollerskate-Stil bewegen, mit seinem Schnabel Objekte ergreifen und aus den unterschiedlichen Positionen wieder aufstehen.


Microduck verfügt über 15 Motoren, eine Kamera, einen LiDAR-Sensor, Mikrofone und Lautsprecher sowie zwei IMUs (Inertial Measurement Units, eine Kombination von Beschleunigungssensoren und Winkelsensoren). Dazu kommen zwei NFC-Antennen und Connectivity via Wi-Fi und Bluetooth. Im Kern findet sich ein Prozessor vom Typ Rockchip RK3566 mit KI-Beschleuniger, unterstützt durch 1 GB RAM und 32 GB Flash-Speicher. Von Haus aus beherrscht der Roboter sieben Bewegungen. Mitgeliefert wird ein Software-Stack mit virtuellen Trainingsumgebungen, Skripts und Tools sowie ein getesteter Simulation-zu-Real-Workflow. Die Idee dabei ist, das gewünschte Verhalten des Roboters zuerst in Simulationen zu trainieren. Danach werden die nötigen Anweisungen direkt an den Roboter übertragen. Der gesamte Software-Stack ist auf Github verfügbar. (ubi)


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