Nota del editor: esta publicación es parte de Into the Omniverse, una serie centrada en cómo los desarrolladores, los profesionales del 3D y las empresas pueden transformar sus flujos de trabajo utilizando los últimos avances en OpenUSD y NVIDIA Omniverse.
La semana pasada, NVIDIA GTC mostró un punto de inflexión en la IA física: los robots, los vehículos y las fábricas están pasando de casos de uso único e implementaciones aisladas a cargas de trabajo empresariales sofisticadas en todas las industrias.
En el centro de este cambio sabe encuentran nuevos modelos de vanguardia para la IA física, incluidos NVIDIA Cosmos 3, NVIDIA Isaac GR00T N1.7 y NVIDIA Alpamayo 1.5.
NVIDIA también lanzó NVIDIA Physical AI Data Factory Blueprint, diseñado para impulsar lo último en modelado mundial, habilidades humanoides y conducción autónoma, así como NVIDIA Omniverse DSX Blueprint para la simulación de gemelos digitales de fábrica de AI.
Los marcos agentes de código abierto, como OpenClaw, extienden la pila de IA hasta las operaciones, permitiendo “garras” de larga duración que utilizan herramientas, memoria e interfaces de mensajería para orquestar flujos de trabajo, gestionar canales de datos y ejecutar tareas de forma autónoma en máquinas dedicadas.
"Con NVIDIA y el ecosistema más amplio, estamos construyendo las garras y barreras que permiten a cualquiera crear asistentes de IA seguros y potentes", dijo Peter Steinberger, creador de OpenClaw, en un comunicado de prensa de NVIDIA de GTC.
OpenUSD es una fuerza impulsora detrás de la escalabilidad de la IA física: proporciona un lenguaje común de descripción de escenas que permite a los equipos incorporar datos de diseño asistido por computadora (CAD), activos de simulación y telemetría del mundo real a una vista del mundo compartida y físicamente precisa.
Simulación de la fábrica de IA antes de su construcción
Las fábricas modernas de IA son complejas: abarcan sistemas térmicos, redes eléctricas, cargas de redes y sistemas mecánicos. Construirlos a tiempo y dentro del presupuesto sabe vuelve mucho más fácil cuando sabe utiliza tecnología de simulación.
Para abordar esto, NVIDIA presentó Omniverse DSX Blueprint en GTC, una arquitectura de referencia que unifica la simulación en cada capa de una fábrica de IA a través de un único gemelo digital. Esto permite a los operadores optimizar el rendimiento y la eficiencia antes de instalar un bastidor en el mundo real.
La computación son datos: los datos del mundo real ya no son el foso
Los datos del mundo real solían funcionar como un foso para la IA física, pero no escalan. El mundo real es confuso, impredecible y lleno de casos extremos, y los procesos para procesar, simular y evaluar datos están fragmentados. El cuello de botella no son sólo los datos: es toda la fábrica de datos.
Para ayudar a abordar esto, NVIDIA presentó en GTC su Physical AI Data Factory Blueprint, una arquitectura de referencia abierta que transforma la computación en datos de entrenamiento a gran escala y de alta calidad. Construido sobre los modelos de base de mundo abierto NVIDIA Cosmos y el operador NVIDIA OSMO, unifica la curación, el aumento y la evaluación de datos en un solo canal, lo que permite a los desarrolladores generar conjuntos de datos diversos y de cola larga a partir de entradas limitadas del mundo real.
Los principales desarrolladores de IA física, incluidos FieldAI, Hexagon Robotics, Linker Vision, Milestone Systems, Skild AI y Teradyne Robotics, ya están aprovechando el plan para acelerar proyectos de robótica, agentes de visión de IA y programas de vehículos autónomos.
Microsoft Azure y Nebius son las primeras plataformas en la nube que ofrecen este modelo, convirtiendo la computación a escala mundial en motores de producción de datos llave en mano.
"Junto con los líderes de la nube, estamos brindando un nuevo tipo de motor agente que transforma la computación en datos de alta calidad necesarios para dar vida a la próxima generación de sistemas autónomos y robots", dijo Rev Lebaredian, vicepresidente de Omniverse y tecnologías de simulación de NVIDIA, en este comunicado de prensa. "En esta nueva era, la computación son datos".
De OpenUSD a la realidad: del diseño perfecto a la implementación
La conversión de archivos CAD a OpenUSD es un paso crítico en el proceso de IA física: transformar datos de ingeniería en activos listos para simulación que los desarrolladores pueden usar para construir, probar y validar robots en entornos virtuales físicamente precisos.
Utilizando herramientas como el kit de desarrollo de software NVIDIA Omniverse Kit y NVIDIA Isaac Sim, los equipos pueden optimizar y enriquecer datos 3D para renderizado, simulación y flujos de trabajo colaborativos en tiempo real.
Empresas como FANUC y Fauna Robotics están utilizando este flujo de trabajo fluido de CAD a OpenUSD para acelerar el diseño y la validación de sistemas robóticos.
Transformando la fabricación y la logística mediante gemelos digitales industriales
"Las fábricas mismas son ahora sistemas robóticos", dijo Lebaredian durante su discurso especial sobre gemelos digitales y simulación en GTC.
Todas las fábricas nacen en simulación. NVIDIA Mega Omniverse Blueprint proporciona a las empresas una arquitectura de referencia para diseñar, probar y optimizar flotas de robots y agentes de IA en un gemelo digital de instalación físicamente preciso antes de implementar un solo robot en el piso.
KION, en colaboración con Accenture y Siemens, está utilizando este plan para construir gemelos digitales de almacén a gran escala que entrenan y prueban flotas de montacargas autónomos basados en NVIDIA Jetson para GXO, el proveedor de logística por contrato más grande del mundo.
Pasos de la IA física desde la simulación al mundo real
NVIDIA sabe está asociando con el ecosistema robótico global, incluidos los principales desarrolladores de cerebros robóticos, gigantes de robots industriales y pioneros humanoides, para mejorar la IA física a nivel de producción.
ABB Robotics, FANUC, KUKA y Yaskawa, que tienen una base instalada global combinada de más de 2 millones de robots, están utilizando las bibliotecas NVIDIA Omniverse y los marcos de simulación NVIDIA Isaac para validar aplicaciones robóticas complejas y líneas de producción a través de gemelos digitales físicamente precisos. Estas empresas también han integrado módulos NVIDIA Jetson en sus controladores para permitir la inferencia de IA en tiempo real.
El desarrollo de robots comienza con los cerebros de los robots, razón por la cual desarrolladores líderes como FieldAI y Skild AI están construyendo los suyos utilizando los modelos mundiales NVIDIA Cosmos para la generación de datos y los marcos de simulación Isaac para validar políticas en simulación.
Mientras tanto, la IA generalista está utilizando NVIDIA Cosmos para explorar la generación de datos sintéticos. Esta combinación permite a los robots dominar cualquier tarea, desde el seguimiento de la cadena de suministro hasta la entrega de alimentos, a un ritmo excepcional.
Lea todos los anuncios de NVIDIA desde GTC en este kit de prensa en línea y vea la repetición de la conferencia magistral. Póngase al día con todas las sesiones de los Physical AI Days de GTC y vea la repetición de la transmisión en vive del desarrollador.
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