IT之家 Mensaje del 21 de octubre: Nvidia anunció el 21 de octubre, hora local, en la conferencia GTC Berlín la ampliación de la plataforma abierta de desarrollo robótico Isaac, con la incorporación de una plataforma robótica humanoide de referencia, un marco de ejecución, activos de simulación y conjuntos de datos, además de la actualización de las herramientas de aprendizaje robótico, cubriendo el flujo de desarrollo desde la generación de datos de entrenamiento y el entrenamiento en simulación hasta el despliegue en robots físicos.
En cuanto al hardware, Nvidia, junto con Agile Robots (思灵机器人), presentó la plataforma robótica humanoide de referencia Agile ONE SN, cuyo lanzamiento está previsto para principios de 2027.
Esta plataforma viene preconfigurada con Nvidia Isaac GR00T y equipada con la plataforma de cómputo Jetson Thor, orientada principalmente a la investigación y el desarrollo de robótica. Al integrar las herramientas de simulación, entrenamiento y despliegue, Agile Robots indicó que la plataforma puede reducir el tiempo de configuración previa de los entornos relacionados de semanas a días.
El fundador y CEO de Nvidia, Jensen Huang (黄仁勋), afirmó que la robótica general está avanzando rápidamente y que el «momento ChatGPT» del ámbito de la robótica se acerca aceleradamente. Nvidia señaló que esta actualización tiene como objetivo proporcionar a los desarrolladores modelos, datos, herramientas de simulación y sistemas de cómputo para ayudarles a aplicar la robótica general en escenarios industriales reales.
El Agile ONE SN de Agile Robots utiliza el cuerpo del robot humanoide Agile ONE S, con una altura de 1,4 metros y un peso de 40 kilogramos, cuenta con 31 grados de libertad y una carga útil de 3 kilogramos por brazo. Está equipado con dos manos diestras de cinco dedos WUJI Hand 2, cada una con 20 grados de libertad, que admiten control de fuerza a 1kHz y percepción táctil. Cabe señalar que, según Reuters, el robot pesa aproximadamente 34 kilogramos, lo cual difiere de los 40 kilogramos publicados oficialmente por Nvidia, y la información disponible aún no es suficiente para confirmar la causa de la discrepancia.
En cuanto al cómputo, el Agile ONE SN incorpora el Nvidia Jetson Thor, que ofrece 2070 TFLOPS de potencia de cálculo en FP4 y 128GB de memoria unificada. Los sensores incluyen cámaras en la cabeza y las muñecas, lidar y una unidad de medición inercial, utilizados para percibir el entorno circundante y permitir la interacción del robot con el entorno externo.
En materia de seguridad, la plataforma prevé integrar los protocolos de seguridad del lado del robot con el sistema de seguridad integral Nvidia Halos, integración que por el momento aún está pendiente de completarse. Nvidia indicó que instituciones de investigación como la Universidad de Stanford y el ETH Zúrich ya han mostrado interés en el Agile ONE SN.
Reuters también informó que Agile Robots planea producir, en colaboración con Nvidia, hasta 2000 robots humanoides en 2027, dirigidos a clientes como universidades y laboratorios de investigación empresariales.
En cuanto al software, Nvidia Isaac Lab 3.0 ya se ha lanzado oficialmente; como marco de aprendizaje robótico de código abierto, admite flujos de trabajo de entrenamiento multi-GPU y puede utilizar motores físicos como Newton y PhysX. Este marco está diseñado para ayudar a los desarrolladores a entrenar y optimizar políticas robóticas, cubriendo diversos entornos de cómputo desde estaciones de trabajo de escritorio hasta centros de datos.
IT之家 señala que Nvidia también presentó el marco de ejecución de código abierto Isaac OS. Este marco, construido sobre Holoscan, sirve para conectar modelos de IA, sensores, sistemas de control y hardware robótico, admite la migración desde entornos de simulación hacia robots físicos y ofrece capacidades de ejecución en tiempo real determinista.
Para el DGX Station, Nvidia lanzó simultáneamente tres flujos de trabajo de referencia de código abierto. El primero optimiza el modelo GR00T 1.7 mediante aprendizaje por refuerzo; el segundo utiliza Isaac Lab para entrenar habilidades de manipulación diestra; y el tercero emplea ChatGPT Astra para realizar post-entrenamiento del modelo mundial Cosmos, a fin de generar datos de entrenamiento sintéticos. Estos flujos de trabajo están diseñados para ayudar a los desarrolladores a integrar el aprendizaje robótico, la simulación y la generación de datos.
En cuanto a los datos, SimReady Central Library ofrece más de 2000 activos de robots y fábricas utilizables en simulación, que abarcan diversos equipos robóticos y recursos de escenarios industriales. El conjunto de datos Human 1M contiene múltiples actividades humanas, vídeo sincronizado desde tres perspectivas y datos de seguimiento tridimensional de las manos, y puede utilizarse para el aprendizaje robótico y la comprensión del movimiento. Ambos recursos se ofrecen a través de Hugging Face, y la versión completa del conjunto de datos Human 1M está disponible únicamente para los socios de Cosmos Coalition.
Nvidia también presentó varias empresas que adoptan sus herramientas de desarrollo robótico. ABB Robotics integrará las bibliotecas de Omniverse en RobotStudio HyperReality para la simulación y la depuración virtual previa a la instalación de sistemas robóticos; NEURA Robotics, por su parte, utiliza Isaac Sim e Isaac Lab para generar datos de entrenamiento sintéticos y entrenar habilidades robóticas en entornos de simulación. Nvidia indicó que empresas como KUKA, Humanoid, Sereact y Universal Robots también están adoptando tecnologías relacionadas con su plataforma robótica abierta.