La conferencia anual de NVIDIA GTC presentó avances significativos en el campo de la inteligencia artificial física. Robots, vehículos y fábricas están evolucionando de aplicaciones individuales a cargas de trabajo empresariales complejas en diversas industrias. Este cambio está impulsado por nuevos modelos pioneros de IA física, incluyendo los modelos NVIDIA Cosmos 3, NVIDIA Isaac GR00T N1.7 y NVIDIA Alpamayo 1.5.
Parte de los anuncios de NVIDIA incluyó el lanzamiento del Physical AI Data Factory Blueprint, un diseño para mejorar el estado del arte en modelización del mundo, habilidades humanoides y conducción autónoma. Además, presentaron el Omniverse DSX Blueprint para simular gemelos digitales de fábricas de IA.
Con marcos de trabajo agentitivos de código abierto, como OpenClaw, NVIDIA busca completar la pila de IA hasta su operación, permitiendo la automatización autónoma de tareas. «Estamos construyendo herramientas que permiten a cualquier persona crear asistentes de IA poderosos y seguros», afirmó Peter Steinberger, creador de OpenClaw, durante la conferencia.
La tecnología OpenUSD sigue siendo un pilar en la escalabilidad de la IA física, proporcionando un lenguaje común que permite a los equipos integrar datos de diseño asistido por computadora (CAD), activos de simulación y telemetría del mundo real en una vista compartida y físicamente precisa del mundo.
NVIDIA ha impulsado la simulación como una herramienta vital para la construcción eficiente de fábricas de IA modernas. El Omniverse DSX Blueprint es una arquitectura de referencia que unifica la simulación en todas las capas de una fábrica de IA, facilitando la optimización del rendimiento antes de la instalación física de los equipos.
En cuanto al manejo de datos del mundo real, NVIDIA destacó que el reto no es solo la cantidad de datos, sino el procesamiento eficaz de estos, presentando el Physical AI Data Factory Blueprint como una solución para transformar el cálculo en datos de entrenamiento de alta calidad.
Empresas pioneras en IA física, como FieldAI, Hexagon Robotics y Teradyne Robotics, ya están adoptando estos avances para acelerar proyectos de robótica, agentes de IA visual y programas de vehículos autónomos.
Además, Microsoft Azure y Nebius son las primeras plataformas en ofrecer esta arquitectura como motores de producción de datos entregables. «Estamos proporcionando un nuevo tipo de motor que transforma el cálculo en los datos necesarios para dar vida a la próxima generación de sistemas autónomos», explicó Rev Lebaredian, vicepresidente de Omniverse y tecnologías de simulación en NVIDIA.
La conversión de archivos CAD a OpenUSD es esencial en la línea de IA física, sirviendo para transformar datos de ingeniería en activos listos para simulación que pueden usarse en entornos virtuales físicamente precisos.
Compañías como FANUC y Fauna Robotics están utilizando estos procesos sin interrupciones para acelerar el diseño de sistemas robóticos. NVIDIA también resalta cómo los gemelos digitales industriales están transformando el sector manufacturero y logístico, ejemplificado por la colaboración de KION con Accenture y Siemens para construir gemelos digitales a gran escala en almacenes.
Por último, a través de asociaciones con desarrolladores de sistemas robóticos y gigantes industriales como ABB Robotics y Yaskawa, NVIDIA está llevando la IA física desde la simulación al mundo real, utilizando los módulos Jetson para habilitar inferencias de IA en tiempo real y validando aplicaciones robóticas complejas mediante gemelos digitales. Estos enfoques innovadores prometen revolucionar la producción y el desarrollo de sistemas robóticos de última generación.
Fuente: Zona de blogs y prensa de Nvidia
