Humanoid, una empresa británica de inteligencia artificial y robótica, amplía su colaboración con Nvidia para construir la base de cómputo de una nueva generación de robots humanoides impulsados por IA.
Las dos compañías trabajan en un entorno de ejecución de alto rendimiento para el borde (edge runtime) que irá en los próximos robots de Humanoid.
Al integrar tecnologías de Nvidia en su plataforma, Humanoid podrá correr IA cada vez más sofisticada directamente a bordo del robot, para que perciba, razone y responda al mundo físico en tiempo real. Esas capacidades pasan a ser decisivas a medida que los humanoides salen de entornos controlados hacia despliegues reales a gran escala.
¿Qué piezas de Nvidia usa Humanoid?
Como parte de este trabajo, Humanoid integra las tecnologías más recientes de robótica y cómputo de borde de Nvidia:
- Nvidia Jetson Thor, como computador a bordo
- Nvidia Isaac OS
- Nvidia Holoscan Sensor Bridge
- Holoscan SDK
En conjunto entregan la base para procesar grandes volúmenes de datos de sensores, ejecutar modelos de IA a bordo y coordinar percepción, razonamiento y control en tiempo real.
Las tecnologías de Nvidia ya ocupan un lugar importante en la cadena de desarrollo de Humanoid. Desde sus inicios, la empresa usa los entornos abiertos Nvidia Isaac Lab e Isaac Sim para entrenar y simular modelos antes de desplegarlos en robots físicos, con un flujo de trabajo conectado que va del entrenamiento y la simulación a la operación real.
Un solo computador donde había dos
Una parte central de la nueva arquitectura es el cómputo a bordo con Jetson Thor. Al migrar a esa plataforma, Humanoid consolidó dos computadores a bordo en un solo sistema y mantuvo la capacidad de cálculo, con posible margen adicional a futuro.
La memoria unificada de CPU y GPU de Jetson Thor reduce el movimiento innecesario de datos y la latencia, y simplifica la forma en que las distintas cargas de trabajo comparten los recursos de cómputo.
Humanoid también integra Holoscan Sensor Bridge para acortar el camino entre los sensores del robot y sus modelos de IA. Los datos de las cámaras pueden quedar directamente en memoria accesible por la GPU, lo que evita copias innecesarias, baja la carga de la CPU y permite un procesamiento de menor latencia en percepción, inferencia y control.
Menos complejidad en el robot
Más allá del rendimiento, el trabajo con Nvidia ayuda a Humanoid a simplificar la arquitectura general del robot.
Nvidia Isaac OS, un entorno de ejecución abierto y determinista, aporta un runtime nativo de GPU para coordinar múltiples cargas de trabajo robóticas. La conexión Ethernet multigigabit entrega hasta 100 Gb de ancho de banda para datos de sensores y señales de mando y control.
Según las empresas, estas tecnologías pueden reducir la complejidad de hardware y software, lo que hace a la plataforma más fácil de desarrollar, probar y, finalmente, escalar.
Artem Sokolov, fundador y CEO de Humanoid, lo explicó así.
"Nvidia ha sido un socio tecnológico importante para Humanoid desde las primeras etapas de nuestro camino, y nuestro trabajo conjunto sigue evolucionando a medida que nuestros robots se vuelven más capaces. Construir robots humanoides de propósito general requiere una potencia de cálculo significativa y una arquitectura capaz de reunir sensores, IA y control en tiempo real. La plataforma de robótica de Nvidia nos da una base sólida para hacerlo. Juntos podemos desbloquear nuevos niveles de autonomía y llevar robots humanoides más capaces al mundo real", dijo Sokolov.
Las compañías seguirán trabajando juntas mientras Humanoid avanza en su plataforma robótica y prepara su próxima generación de robots para aplicaciones reales cada vez más complejas.
