Durante décadas, los científicos e ingenieros han trabajado para crear robots humanoides capaces de caminar, hablar e interactuar como humanos. Si bien se han logrado un progreso significativo, la construcción de robots que pueden adaptarse a nuevos entornos o aprender nuevas habilidades han seguido siendo un desafío complejo y costoso. NVIDIA se está abordando esto con Isaac Gr00T N1, el primer modelo de base abierto y personalizable del mundo para razonamiento y habilidades robot humanoides. Este modelo innovador equipa a los robots con la capacidad de pensar críticamente, la razón a través de escenarios complejos y adaptarse a los nuevos desafíos. Este artículo explora la innovación de Nvidia, que detalla las características de GR00T N1 y su impacto en la robótica humanoide.
El estado actual de la robótica humanoide
La robótica humanoide ha avanzado considerablemente en los últimos años. Pueden cruzar el terreno desigual, continuar con conversaciones básicas y manejar tareas como ensamblar productos en entornos controlados. Empresas como Boston Dynamics han demostrado robots que pueden bailar o realizar acrobacias. Sin embargo, a pesar de todos estos avances, estos robots enfrentan limitaciones cuando se enfrentan a tareas fuera de su programación específica. Por ejemplo, un robot diseñado para apilar cajas en un almacén puede tener dificultades para clasificar los elementos en un almacén desordenado o cambiar tareas sin una reprogramación extensa. Principalmente, construir un robot humanoide capaz de manejar diversas tareas requeridas desde cero cada vez, un proceso que podría llevar meses o incluso años.
Un modelo de base para robótica humanoide
El ISAAC GR00T N1 es un modelo de base diseñado específicamente para robots humanoides. Proporciona un marco previamente construido para funciones esenciales como la percepción y el movimiento, eliminando la necesidad de desarrollar estas capacidades centrales desde cero. Esto simplifica el proceso de construcción de robots, que anteriormente exigía experiencia en campos como ingeniería mecánica y programación de IA, junto con importantes recursos financieros. Los desarrolladores ahora pueden tomar GR00T N1 y personalizarlo para tareas específicas, reduciendo tanto el tiempo como el costo. Esta accesibilidad y flexibilidad podrían impulsar una adopción más amplia, lo que permite a estos robots pasar de los laboratorios de investigación a las aplicaciones del mundo real.
Pensando como humanos: un diseño de doble sistema
GR00T N1 emplea un diseño de doble sistema inspirado en la cognición humana. Según la teoría de procesos duales, los humanos piensan en dos modos: rápido e instintivo (como reflejos) y lento y deliberado (como la planificación). Después de este modelo cognitivo, GR00T N1 está equipado con el Sistema 1 y el Sistema 2. El Sistema 1 permite que GR00T maneje reacciones rápidas, como esquivar obstáculos o atrapar objetos en movimiento, similar a los reflejos humanos. Por otro lado, el Sistema 2 permite que GR00T procese tareas más complejas, como las instrucciones de procesamiento, el análisis de datos visuales o la planificación de acciones de varios pasos, como organizar una habitación desordenada. Al combinar estos sistemas, los robots con alimentación de GR00T N1 pueden abordar diversos desafíos con flexibilidad humana. Por ejemplo, un robot podría recoger artículos dispersos, decidir dónde pertenecen y navegar por barreras inesperadas, todo mientras se adapta en tiempo real.
Entrenamiento gr00t n1
El entrenamiento de GR00T para pensar y moverse como un humano requiere grandes cantidades de datos, lo que puede ser lento y costoso de recopilar en entornos del mundo real. NVIDIA aborda esto con el plano ISAAC GR00T, una herramienta que genera datos de movimiento sintético en entornos virtuales. Comenzando con un pequeño conjunto de demostraciones humanas, el plan puede producir grandes conjuntos de datos rápidamente. En un ejemplo, Nvidia creó 780,000 trayectorias sintéticas, equivalentes a 6,500 horas de esfuerzo humano, en solo 11 horas. Combinando estos datos sintéticos con datos del mundo real mejoró el rendimiento de GR00T N1 en un 40% en comparación con el uso de datos reales solos. Este método acelera el aprendizaje, mejora la adaptabilidad y refina las habilidades sin depender en gran medida de las pruebas físicas.
Impacto en la robótica humanoide
Construir un robot y su IA desde cero ha sido tradicionalmente un esfuerzo lento y costoso. GR00T N1 cambia esto al proporcionar un modelo previamente entrenado en razonamiento y movimiento, lo que permite a los desarrolladores centrarse en la personalización. Esto podría acelerar el despliegue en industrias como la fabricación, la logística y la atención médica, donde las soluciones adaptables se necesitan cada vez más. Un robot con energía GR00T N1 puede mover materiales, empacar bienes o ayudar con la atención al paciente, cambiar los roles según sea necesario.
NVIDIA ha puesto a disposición de la comunidad global de robótica GR00T N1, a diferencia de los sistemas propietarios que restringen el acceso. Esta apertura permite a las nuevas empresas, investigadores y grandes empresas descargarlo, modificarlo y adaptarla, lo que permite a los equipos más pequeños con recursos limitados para innovar junto con los líderes de la industria.
GR00T N1 procesa múltiples tipos de entrada, como datos de lenguaje y visual, lo que permite a los robots interpretar comandos hablados, reconocer objetos y adaptarse a entornos cambiantes. Esta versatilidad es crítica para los robots humanoides que operan en la realidad impredecible de los espacios humanos. A diferencia de los robots tradicionales creados para tareas repetitivas en entornos estructurados, los robots con alimentación de GR00T N1 sobresalen en roles dinámicos, como la asistencia de salud o la gestión de la logística, donde la flexibilidad y la interacción natural son clave.
GR00T en acción: aplicaciones del mundo real
Empresas como Boston Dynamics, Agility Robotics y 1X Technologies están probando GR00T N1. En la fabricación, estos robots pueden ensamblar piezas o ordenar paquetes y ajustarse a los cambios de producción. Su capacidad para cambiar las tareas se adapta fácilmente a las fábricas que necesitan flexibilidad.
En la atención médica, podrían levantar a los pacientes de camas a sillas de ruedas utilizando la guía de voz de las enfermeras. También podrían ayudar a las personas mayores buscando artículos y hablando naturalmente. La comprensión de GR00T N1 sobre el lenguaje y el contexto hace que estas interacciones sean más naturales y humanas. Por ejemplo, el robot Neo Gamma de 1X Technologies usó GR00T N1 para ordenar autónomos de forma autónoma. Evaluó el espacio, decidió qué hacer, como recoger juguetes o arreglar una mesa, y actuó por sí solo. Esto sugiere cómo los robots impulsados por GR00T pueden convertirse en ayudantes domésticos, ayudando con tareas o apoyando a las personas con problemas de movilidad.
Los planes futuros de Nvidia para avanzar en la robótica humanoide
Además de GR00T, Nvidia también está trabajando con Google Deepmind y Disney Research para desarrollar un motor de física, Newton, para la robótica humanoide. Esta herramienta de código abierto permite a los desarrolladores de robótica simular cómo los robots se mueven e interactúan con su entorno. Puede integrarse con plataformas como Mujoco y Nvidia Isaac Lab y ayudar a probar los robots prácticamente antes de entrar en la realidad. Este desarrollo reducirá aún más los costos, reducirá los riesgos y acelerará el desarrollo de robots.
El resultado final
Isaac Gr00T N1 de NVIDIA ofrece un avance significativo en la robótica humanoide al proporcionar una base personalizable para el razonamiento y el movimiento. Su diseño de doble sistema permite a los robots responder rápidamente a los cambios y manejar tareas complejas, adaptándose a varios entornos. Al usar datos sintéticos para la capacitación, el modelo reduce tanto el tiempo de desarrollo como los costos. La oferta de GR00T N1 como modelo abierto fomenta la innovación en las industrias como la fabricación, la atención médica y la logística. Las implementaciones tempranas muestran el potencial del modelo para mejorar la flexibilidad y la eficiencia en las aplicaciones del mundo real.
