NVIDIA ha dado un salto significativo en la robótica humanoide con la introducción de Isaac GR00T-Dreams, un revolucionario sistema para la generación de datos sintéticos de movimiento que promete transformar la forma en que los robots aprenden a interactuar con el mundo.
Presentado en Computex 2025, GR00T-Dreams permite a los desarrolladores crear enormes volúmenes de datos de entrenamiento en una fracción del tiempo que antes era necesario. La tecnología funciona realizando primero un post-entrenamiento de los modelos fundacionales del mundo NVIDIA Cosmos Predict para robots específicos. Después, utilizando tan solo una imagen como entrada, genera vídeos de robots realizando nuevas tareas en distintos entornos, extrayendo tokens de acción que enseñan a los robots cómo ejecutar dichas tareas.
NVIDIA Research demostró el potencial de la tecnología utilizando GR00T-Dreams para desarrollar GR00T N1.5—una actualización de su modelo fundacional para robots humanoides—en solo 36 horas, un proceso que habría requerido casi tres meses de recogida manual de datos. Esto supone una mejora del 40% en el rendimiento en comparación con el uso exclusivo de datos del mundo real.
"La IA física y la robótica provocarán la próxima revolución industrial", afirmó Jensen Huang, fundador y CEO de NVIDIA, quien ha descrito en repetidas ocasiones la IA física como "la próxima industria del billón de dólares en el mundo". La compañía está construyendo de forma estratégica una infraestructura integral de software y hardware para impulsar esta revolución, desde cerebros de IA para robots hasta entornos de simulación y superordenadores para entrenar modelos fundacionales.
Entre los primeros en adoptar las tecnologías de robótica humanoide de NVIDIA se encuentran líderes del sector como Boston Dynamics, Agility Robotics, Foxconn y NEURA Robotics. Estas empresas están implementando GR00T-Dreams y tecnologías relacionadas para acelerar el desarrollo de robots en entornos industriales, con aplicaciones que van desde la fabricación y la manipulación de materiales hasta, en un futuro, la automatización del hogar.
Este avance aborda uno de los principales retos en el desarrollo de la robótica: el costoso y lento proceso de recopilación de datos de entrenamiento de alta calidad. Al generar datos sintéticos que imitan fielmente escenarios del mundo real, NVIDIA contribuye a reducir la brecha entre la simulación y la realidad, lo que podría acelerar la implantación generalizada de robots humanoides en múltiples sectores.