La carrera hacia la innovación en Inteligencia Artificial aplicada a la experiencia de juego y creación digital se acerca a su fin. NVIDIA ha lanzado un hackathon centrado en su proyecto G-Assist, una herramienta experimental de asistencia impulsada por IA diseñada para optimizar y controlar los sistemas GeForce RTX. Este evento, que culmina este domingo 20 de julio, busca expandir las capacidades de G-Assist a través de la creación de plug-ins por parte de la comunidad de desarrolladores. El interés en la IA generativa ha crecido exponencialmente, con un aumento del 350% en las búsquedas relacionadas en los últimos seis meses, según datos de Google Trends, lo que subraya la relevancia de iniciativas como esta. Además, el mercado global de IA se proyecta alcanzar los 407 mil millones de dólares para 2027, según Statista, consolidando su posición como un sector clave en el desarrollo tecnológico. La adopción de GPUs de NVIDIA en centros de datos para tareas de IA también ha experimentado un crecimiento significativo, superando el 70% en el último año, según informes de la empresa. Finalmente, la demanda de profesionales con habilidades en IA ha aumentado en un 160% en los últimos dos años, evidenciando la necesidad de fomentar el talento en este campo.
Según la investigación publicada por NVIDIA Blogs, el hackathon ofrece a los participantes la oportunidad de ganar premios sustanciales, incluyendo una laptop GeForce RTX 5090, tarjetas gráficas GeForce RTX 5080 o RTX 5070 Founders Edition, y créditos para el NVIDIA Deep Learning Institute.
G-Assist se presenta como una solución a una problemática común entre usuarios: la interrupción del flujo de trabajo al tener que navegar por menús de configuración complejos para ajustar el rendimiento de la GPU o los parámetros del sistema. Esta herramienta permite a los usuarios controlar su GPU RTX y otros ajustes del sistema utilizando lenguaje natural, sin necesidad de abandonar la aplicación en la que están trabajando. La clave reside en un pequeño modelo de lenguaje que se ejecuta directamente en el dispositivo y se accede a través de la superposición de NVIDIA en la aplicación NVIDIA App. Esta característica es particularmente valiosa para creadores de contenido y jugadores que buscan una experiencia inmersiva y sin interrupciones.
La flexibilidad de G-Assist radica en su arquitectura abierta, que permite a los desarrolladores expandir sus funcionalidades a través de plug-ins. Estos plug-ins pueden ser construidos utilizando Python para un desarrollo rápido, C++ para aplicaciones que requieren un alto rendimiento, o incluso con interacciones personalizadas con el sistema operativo y el hardware. La compatibilidad con frameworks agenticos como Langflow abre un abanico de posibilidades para la creación de asistentes virtuales inteligentes y personalizados. Para participar, se requiere una GeForce RTX 50, 40 o 30 Series con al menos 12GB de VRAM, un sistema operativo Windows 10 o 11, y un procesador compatible de Intel o AMD.
Con la fecha límite de entrega acercándose, NVIDIA está proporcionando recursos adicionales a través de su RTX AI Garage para apoyar a los desarrolladores. Un webinar impartido por Sydney Altobell, ingeniera senior de software en NVIDIA, ofrece consejos y trucos para trabajar con los plug-ins de G-Assist. Además, la comunidad de desarrolladores está colaborando y compartiendo información en el servidor Discord de NVIDIA Developer, donde Altobell y el equipo de ingeniería de G-Assist están respondiendo preguntas sobre las entregas. El repositorio de GitHub de NVIDIA proporciona instrucciones paso a paso, documentación y ejemplos de código, incluyendo integraciones con Discord, IFTTT y Google Gemini.
Para aquellos que buscan simplificar el proceso de desarrollo, NVIDIA ofrece la herramienta ChatGPT Plug-In Builder, que utiliza el constructor de GPT personalizado de OpenAI para generar código de plug-in de forma automatizada. Un blog técnico de NVIDIA detalla la arquitectura de un plug-in de G-Assist, utilizando una integración con Twitch como ejemplo, explicando cómo funcionan los plug-ins y cómo se comunican con G-Assist. Los detalles completos sobre los requisitos de entrega y el proceso de inscripción están disponibles en la página del hackathon. La serie de blogs RTX AI Garage continúa destacando innovaciones impulsadas por la comunidad y recursos para aprender sobre microservicios NVIDIA NIM y AI Blueprints.
