La mayoría de nosotros estamos familiarizados con Nvidia. La compañía se especializa en tecnología de GPU y lidera el cargo en el desarrollo de hardware de IA. Pero eso no es todo lo que Nvidia está haciendo. En Computex 2025, nvidia presentado nuevo humanoide robótica como una demostración de IA física.
La nueva robótica humanoide de Nvidia
Al Computex 2025 feria comercial En Taiwán, Nvidia anunció su Isaac GR00T N1.5. Esta es la primera actualización de la compañía a su modelo de base totalmente personalizable para razonamiento y habilidades humanoides.
Según el CEO de NVIDIA, Jensen Huang, «La IA física y la robótica provocan la próxima revolución industrial. Desde cerebros de IA para robots hasta mundos simulados para practicar o supercomputadoras de IA para capacitar modelos de cimientos, Nvidia proporciona bloques de construcción para cada etapa del viaje de desarrollo de robóticos».
También se reveló que otras compañías de robótica, como Agility Robotics, Boston Dynamics, Fourier, Foxlink, Galbot, Mentee Robotics, Neura Robotics, General Robotics, Skild AI y Xpeng Robotics estarían adoptando la plataforma ISAAC de NVIDIA.
La compañía también mostró su plan GR00T-Dreams y GR00T-Mimic, que están diseñados para ayudar a los robots a aprender nuevas habilidades más rápido y a un costo menor.
Capacitación más rápida y rentable
Entrenar a un robot cómo realizar una tarea puede llevar horas, si no más. Sin embargo, con plataformas como Isaac GR00T N1.5, el plan GR00T-Dreams y GR00T-Mimic, puede reducir todo ese tiempo de entrenamiento considerablemente.
Tome, por ejemplo, el plan GR00T-Dreams. Piense en ello como nuestros sueños a veces vistos nos ayuda a resolver problemas en nuestro sueño. Al alimentar a los robots una imagen de una tarea, como las cajas de apilamiento, esta herramienta puede generar video del robot que realiza la tarea. A partir de ahí, se eligen las acciones clave de la tarea. Luego enseña al robot cómo realizarlo realmente en la vida real.
Otro ejemplo es la herramienta GR00T-Mimic. El robot puede ver a un humano realizar una tarea un par de veces. Luego, a través del software de simulación, puede crear miles de ejemplos de capacitación para que el robot aprenda. Es casi como la matriz, donde descargas la habilidad en el robot para que sepa qué hacer.
Esto es útil para el trabajo industrial, donde los robots puede ser entrenado rápidamente realizar tareas o aprender nuevas tareas, potencialmente sobre la marcha.
