En la Conference on Robot Learning (CoRL) 2025, celebrada en Seúl (Corea del Sur), NVIDIA Corp. presentó innovaciones clave. Estos anuncios marcan una nueva era en el desarrollo de la robótica con inteligencia artificial. El foco está en la IA física: sistemas inteligentes que no solo analizan datos, sino que pueden razonar, adaptarse y actuar con eficacia en el mundo real.
Newton: el nuevo motor de física para robots
NVIDIA anunció la versión beta de Newton, un motor de física acelerado por GPU de código abierto, gestionado por la Linux Foundation.
- Base técnica: Newton se basa en los marcos NVIDIA Warp y OpenUSD.
- Desarrollo conjunto: Se ha desarrollado junto con Google DeepMind y Disney Research.
- Disponibilidad: La versión beta ya está disponible para todos los desarrolladores de robótica.
- Función principal: Newton simula los cuerpos en los entornos de IA física. Ayuda a los robots a comprender las leyes del movimiento y la interacción.
GR00T y Cosmos Reason: el cerebro reflexivo de las máquinas
La beta de Newton incluye también la versión más reciente del modelo de robot abierto Isaac GR00T N1.6, que pronto estará disponible en Hugging Face.
- Integración con VLM: La nueva generación de GR00T integra NVIDIA Cosmos Reason.
- ¿Qué es Cosmos Reason? Es un modelo de visión y lenguaje (VLM) abierto, personalizable y creado para la inteligencia artificial física.
- El papel del VLM: Cosmos Reason actúa como el «cerebro reflexivo» del robot. Convierte instrucciones imprecisas en planes paso a paso, utilizando conocimientos previos, sentido común y física. Esto le permite afrontar situaciones nuevas y generalizar en muchas tareas.
- Razonamiento en tiempo real: El razonamiento se ejecuta en tiempo real en Jetson Thor, impulsado por la GPU NVIDIA Blackwell.
Cuando un robot se enfrenta a una tarea nueva, Cosmos Reason le ayuda a extrapolar a partir de la experiencia previa. Descompone las instrucciones complejas y construye un plan. Aplica técnicas de razonamiento a escenarios físicos, de forma similar a como los modelos de lenguaje razonan sobre el texto.
La simulación como campo de entrenamiento: Omniverse e Isaac Lab
Los humanoides son la próxima gran frontera de la IA física. Requieren capacidad de razonar, adaptarse y actuar con seguridad.
- Los tres ordenadores: NVIDIA proporciona los tres ordenadores para llevar los robots de la investigación a la vida cotidiana:
- Isaac GR00T (el cerebro del robot)
- Newton (simula el cuerpo)
- NVIDIA Omniverse (el campo de entrenamiento)
Fabricantes líderes como LG Electronics, Mentee Robotics y Neura Robotics están evaluando los modelos Isaac GR00T N para construir robots de uso general.
Un nuevo flujo de trabajo para el agarre diestro
Agarrar un objeto es uno de los retos más difíciles, ya que exige convertir un pensamiento en una acción precisa.
- Isaac Lab 2.3: El nuevo flujo de trabajo de agarre diestro forma parte de la versión preliminar para desarrolladores de Isaac Lab 2.3.
- Entrenamiento: Basado en NVIDIA Omniverse, entrena a robots de varios dedos en un mundo virtual. Utiliza un plan de aprendizaje automatizado que empieza con tareas sencillas y aumenta gradualmente la complejidad.
- Robustez: El flujo de trabajo varía la gravedad, la fricción y el peso. Así enseña a los robots a dominar habilidades incluso en entornos impredecibles.
Aplicación: El robot humanoide Atlas de Boston Dynamics utiliza este flujo de trabajo, lo que mejora considerablemente sus capacidades de manipulación.
Cosmos World Foundation Models (WFM) para datos a gran escala
Para acelerar el entrenamiento, NVIDIA ha actualizado sus modelos Cosmos WFM. Permiten a los desarrolladores generar datos diversos a gran escala mediante indicaciones de texto, imagen y vídeo.
- Cosmos Predict 2.5: Este modelo combina la potencia de tres Cosmos WFM, lo que reduce la complejidad y aumenta la eficiencia. Admite la generación de vídeos más largos, de hasta 30 segundos.
- Cosmos Transfer 2.5: Ofrece resultados más rápidos y de mayor calidad. El modelo es 3,5 veces más pequeño que los anteriores y puede generar datos sintéticos fotorrealistas a partir de simulaciones 3D.
Pruebas estandarizadas con Isaac Lab – Arena
Probar las habilidades aprendidas en un robot físico es lento y caro. La simulación es la solución.
- El reto: Los desarrolladores suelen crear pruebas simplificadas. Un robot entrenado en una simulación perfecta fracasa ante la complejidad del mundo real.
- La solución: NVIDIA y Lightwheel están desarrollando conjuntamente Isaac Lab – Arena, un marco de código abierto para la experimentación escalable y las pruebas estandarizadas de políticas. El marco estará disponible próximamente.
Estas innovaciones demuestran que NVIDIA está en el centro de la transformación de la robótica humanoide en una realidad.
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