En el marco de la conferencia Siggraph 2025, Nvidia presentó una serie de innovaciones que marcan un hito en el desarrollo de inteligencia artificial (IA) física y robótica. Entre los anuncios más destacados se encuentra la expansión de su plataforma Cosmos, que incluye nuevos modelos fundacionales mundiales (WFM), bibliotecas de reconstrucción neuronal y servidores especializados para flujos de trabajo robóticos.
El protagonista del anuncio fue ‘Cosmos Reason’, un modelo de lenguaje de visión con 7 mil millones de parámetros diseñado para permitir que robots y agentes de IA ‘razonen’ en entornos físicos.
Según Nvidia, este modelo puede actuar como un planificador, ayudando a los agentes encarnados a decidir sus próximos pasos basándose en memoria, física y contexto espacial. Sus aplicaciones incluyen curación de datos, planificación robótica y análisis de video.
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Modelos complementarios de Nvidia para generación sintética
- Junto a Cosmos Reason, Nvidia presentó ‘Cosmos Transfer-2’, un modelo que acelera la generación de datos sintéticos a partir de simulaciones 3D y entradas espaciales.
- También se lanzó una versión destilada de este modelo, optimizada para velocidad y eficiencia.
- Estos modelos están diseñados para crear conjuntos de datos multimodales —texto, imagen y video— que entrenan agentes de IA en entornos simulados.
- Nvidia también reveló nuevas bibliotecas de reconstrucción neuronal, incluyendo una técnica de renderizado que permite simular el mundo real en 3D usando datos de sensores.
- Esta tecnología se integrará en el simulador de código abierto ‘CARLA’, ampliamente utilizado por desarrolladores de vehículos autónomos y robótica.
Infraestructura para desarrolladores: Omniverse y servidores Blackwell
- La compañía actualizó su kit de desarrollo Omniverse, facilitando la creación colaborativa de entornos virtuales.
- Nvidia presentó el servidor ‘Nvidia RTX Pro Blackwell’, diseñado para cargas de trabajo robóticas.
- La compañía también lanzó ‘Nvidia DGX Cloud’, una plataforma de gestión en la nube que permite escalar proyectos de IA física sin necesidad de infraestructura local.
Foto: BoliviaInteligente en Unsplash.