A NVIDIA deu um grande salto na robótica humanóide com a introdução do Isaac GR00T-Dreams, um projeto revolucionário para geração de dados sintéticos de movimento que promete transformar a forma como robôs aprendem a interagir com o mundo.
Apresentado na Computex 2025, o GR00T-Dreams permite que desenvolvedores criem enormes quantidades de dados de treinamento em uma fração do tempo anteriormente necessário. A tecnologia funciona primeiro realizando o pós-treinamento dos modelos fundacionais de mundo NVIDIA Cosmos Predict para robôs específicos. Em seguida, usando apenas uma imagem como entrada, ela gera vídeos de robôs executando novas tarefas em diferentes ambientes, extraindo tokens de ação que ensinam os robôs a realizar essas tarefas.
A NVIDIA Research demonstrou o poder da tecnologia ao utilizar o GR00T-Dreams para desenvolver o GR00T N1.5—uma atualização do modelo fundacional de robôs humanóides da empresa—em apenas 36 horas, um processo que normalmente demandaria quase três meses de coleta manual de dados. Isso representa uma melhoria de desempenho de 40% em comparação ao uso exclusivo de dados do mundo real.
"IA física e robótica vão impulsionar a próxima revolução industrial", afirmou Jensen Huang, fundador e CEO da NVIDIA, que tem reiterado que a IA física representa "a próxima indústria trilionária do mundo". A empresa está estrategicamente construindo uma infraestrutura completa de software e hardware para impulsionar essa revolução, desde cérebros de IA para robôs até ambientes de simulação e supercomputadores para o treinamento de modelos fundacionais.
Entre os primeiros a adotar as tecnologias de robótica humanóide da NVIDIA estão líderes do setor como Boston Dynamics, Agility Robotics, Foxconn e NEURA Robotics. Essas empresas estão implementando o GR00T-Dreams e tecnologias relacionadas para acelerar o desenvolvimento de robôs para ambientes industriais, com aplicações que vão desde manufatura e movimentação de materiais até, futuramente, automação residencial.
A inovação resolve um desafio fundamental no desenvolvimento da robótica: o processo caro e demorado de coleta de dados de treinamento de alta qualidade. Ao gerar dados sintéticos que simulam cenários reais com alta fidelidade, a NVIDIA está ajudando a reduzir a distância entre simulação e realidade, potencialmente acelerando o cronograma para a adoção generalizada de robôs humanóides em diversos setores.