noviembre 21, 2024

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Nvidia impulsa el desarrollo de la robótica humanoide

Nvidia robótica humanoide
Nvidia lanzó un conjunto de servicios y plataformas que aceleran el desarrollo de la robótica humanoide a escala global.

Nvidia lanzó un conjunto de servicios y plataformas que aceleran el desarrollo de la robótica humanoide a escala global.

A través de nuevas tecnologías como los microservicios Nvidia NIM y la orquestación robótica Nvidia OSMO, los desarrolladores y fabricantes pueden reducir considerablemente el tiempo de creación de robots humanoides.

Las herramientas permiten mejorar la simulación robótica y entrenar modelos de inteligencia artificial (IA) con pequeños volúmenes de datos humanos.

Aceleración con Nvidia NIM y OSMO

Los microservicios NIM facilitan la simulación y el aprendizaje de robots mediante contenedores preconfigurados que reducen los tiempos de implementación de semanas a minutos.

Inclusive, la herramienta MimicGen NIM genera datos de movimiento sintético a partir de dispositivos como Apple Vision Pro.

Por otro lado, OSMO permite la orquestación de flujos de trabajo robóticos en la nube, reduciendo los tiempos de desarrollo de meses a semanas.

Nvidia robótica humanoide

Captura de datos para humanoides

El entrenamiento de modelos robóticos requiere grandes cantidades de datos. Nvidia ha integrado flujos de trabajo de captura de datos basados en IA que utilizan dispositivos como Apple Vision Pro para registrar demostraciones humanas.

Luego, los desarrolladores pueden simular estos datos y generar conjuntos de datos sintéticos a través de Isaac Sim, facilitando el entrenamiento de robots humanoides de manera más eficiente.

Nuevas herramientas para los desarrolladores

Nvidia ha lanzado un programa de acceso anticipado para que los desarrolladores utilicen estas herramientas avanzadas. Empresas como Boston Dynamics y Fourier ya se han sumado a esta iniciativa.

Con estas plataformas, Nvidia está marcando el camino para una nueva era de robótica humanoide, donde el uso de simulaciones y datos sintéticos optimiza el desarrollo y entrenamiento de robots.