Nvidia trae un nuevo proyecto para que los robots piensen y actúen como humanos este 2025

Nvidia le está dando vida a los robots con su modelo de inteligencia artificial denominado Groot N1 que, de acuerdo con la compañía, se inspira en el proceso cognitivo humano para que estos dispositivos puedan procesar la información con la que fueron entrenados, de su entorno y puedan realizar diversas acciones como desplazarse dentro de una fábrica, movilizar objetos, entre otras.

El funcionamiento de Groot N1 se basa en la generación de datos sintéticos, el aprendizaje y la simulación, lo que le permite entrenar en entornos virtuales sin necesidad de experimentar en el mundo real. Esto acelera su desarrollo y optimiza su capacidad de adaptación a diferentes tareas.

Además, actúa como una fundación generalista, lo que significa que no está limitado a una función específica, sino que puede aplicarse a múltiples usos. Gracias a estas características, Groot N1 proporciona una base sólida para la evolución de la robótica humanoide, combinando velocidad de procesamiento, aprendizaje autónomo y versatilidad en su aplicación.

De hecho, Jensen Huang, CEO de Nvidia, señaló durante el GTC 2025 que “la inteligencia artificial física y la robótica están avanzando muy rápido. Todos deberían prestar atención a este sector, ya que muy probablemente podría convertirse en la industria más grande de todas”.

En la presentación de Groot N1, NVIDIA mostró la colaboración con diversas compañías robóticas, entre ellas X1, una empresa que desarrolla robots avanzados. Uno de sus modelos está diseñado específicamente para realizar tareas domésticas, utilizando inteligencia artificial para interpretar su entorno y ejecutar acciones con precisión.

Durante el evento, Jensen Huang, CEO de NVIDIA, anunció una colaboración con Google DeepMind y Disney Research para desarrollar Newton, un motor de física de código abierto diseñado para mejorar el aprendizaje de los robots en la ejecución de tareas complejas con mayor precisión.

En la presentación, Huang interactuó con un robot impulsado por Newton, al que le hizo preguntas como “¿Eres inteligente?”, a lo que el robot respondió asintiendo con la cabeza. Además, el CEO le pidió que se moviera hacia un lado y el robot obedeció la orden, demostrando su capacidad de respuesta basada en el motor de física.

Newton estará optimizado para el aprendizaje robótico y será compatible con plataformas de simulación como MuJoCo de Google DeepMind y NVIDIA Isaac Lab. Como parte de la colaboración, las tres compañías también planean integrar Newton con el motor de física de Disney para potenciar el desarrollo de robots más expresivos y dinámicos.

Uno de los primeros en adoptar Newton será Disney Research, que lo utilizará para mejorar su plataforma de personajes robóticos de entretenimiento. Un ejemplo de esta tecnología son los droides BDX, inspirados en Star Wars, que acompañaron a Huang en el escenario durante su discurso de apertura en GTC.

“Los droides BDX son solo el comienzo. Nos comprometemos a dar vida a más personajes de formas nunca antes vistas, y esta colaboración con Disney Research, NVIDIA y Google DeepMind es clave para lograrlo”, afirmó Kyle Laughlin, vicepresidente sénior de Investigación y Desarrollo de Walt Disney Imagineering. “Esta alianza nos permitirá crear una nueva generación de personajes robóticos más expresivos y atractivos, conectando con nuestros visitantes de maneras que solo Disney puede lograr”.

Nvidia GTC (GPU Technology Conference) es una conferencia global organizada por Nvidia, centrada en la tecnología de procesamiento gráfico (GPU) y su aplicación en diversos campos, como la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (machine learning), la robótica, la visualización, la computación en la nube, y la ciencia de datos, entre otros.

Durante el evento, Nvidia presenta sus últimas innovaciones tecnológicas, productos y desarrollos, y también reúne a expertos de la industria, científicos, investigadores y profesionales para discutir el futuro de la computación acelerada por GPU.