NVIDIA ha dado un gran salto en la robótica humanoide con la introducción de Isaac GR00T-Dreams, un modelo revolucionario para generar datos sintéticos de movimiento que promete transformar la manera en que los robots aprenden a interactuar con el mundo.
Presentado en Computex 2025, GR00T-Dreams permite a los desarrolladores crear enormes cantidades de datos de entrenamiento en una fracción del tiempo que antes se requería. La tecnología funciona primero realizando un post-entrenamiento de los modelos fundacionales de mundo NVIDIA Cosmos Predict para robots específicos. Luego, utilizando solo una imagen como entrada, genera videos de robots realizando nuevas tareas en diversos entornos, extrayendo tokens de acción que enseñan a los robots cómo ejecutar estas tareas.
NVIDIA Research demostró el poder de esta tecnología utilizando GR00T-Dreams para desarrollar GR00T N1.5—una actualización de su modelo fundacional de robots humanoides—en tan solo 36 horas, un proceso que habría requerido casi tres meses de recolección manual de datos. Esto representa una mejora del 40% en el rendimiento en comparación con el uso exclusivo de datos del mundo real.
“La IA física y la robótica darán lugar a la próxima revolución industrial”, afirmó Jensen Huang, fundador y CEO de NVIDIA, quien ha descrito repetidamente la IA física como “la próxima industria del billón de dólares en el mundo”. La empresa está construyendo estratégicamente una infraestructura integral de software y hardware para impulsar esta revolución, desde cerebros de IA para robots hasta entornos de simulación y supercomputadoras para entrenar modelos fundacionales.
Entre los primeros en adoptar las tecnologías de robótica humanoide de NVIDIA se encuentran líderes de la industria como Boston Dynamics, Agility Robotics, Foxconn y NEURA Robotics. Estas empresas están implementando GR00T-Dreams y tecnologías relacionadas para acelerar el desarrollo de robots para entornos industriales, con aplicaciones que van desde la manufactura y manejo de materiales hasta, eventualmente, la automatización del hogar.
Este avance resuelve un desafío fundamental en el desarrollo de la robótica: el costoso y lento proceso de recolectar datos de entrenamiento de alta calidad. Al generar datos sintéticos que imitan de cerca escenarios del mundo real, NVIDIA está ayudando a cerrar la brecha entre la simulación y la realidad, lo que podría acelerar la adopción generalizada de robots humanoides en diversas industrias.