La IA física —motor detrás de la robótica moderna, los vehículos autónomos y los espacios inteligentes— avanza gracias a una combinación única de gráficos neuronales, generación de datos sintéticos, simulación física, aprendizaje por refuerzo y modelos de razonamiento con inteligencia artificial. NVIDIA Research, con casi dos décadas de experiencia en inteligencia artificial y gráficos por computador, está liderando esta convergencia tecnológica.
Durante SIGGRAPH, el congreso de referencia mundial en gráficos por ordenador que se celebra en Vancouver hasta el 14 de agosto, los responsables de NVIDIA Research han presentado innovaciones clave que están sentando las bases de la IA física y espacial. Entre ellas destacan nuevas bibliotecas de software, actualizaciones en la plataforma NVIDIA Metropolis para visión artificial, y el lanzamiento de NVIDIA Cosmos Reason y NVIDIA Nemotron, modelos de razonamiento diseñados para que robots y agentes de visión artificial comprendan y actúen con un sentido común similar al humano.
El vínculo entre gráficos, IA y robótica
Para desarrollar IA física es necesario construir entornos virtuales 3D de alta fidelidad y precisión física. Estos mundos virtuales permiten entrenar robots humanoides y sistemas autónomos de forma segura antes de desplegarlos en el mundo real. Sin este realismo, las habilidades aprendidas en simulación no se trasladarían correctamente a la práctica.
Ejemplos de esta necesidad incluyen un robot agrícola capaz de aplicar la presión exacta para recolectar melocotones sin dañarlos o un robot de ensamblaje de microcomponentes electrónicos donde cada milímetro cuenta.
Según Ming-Yu Liu, vicepresidente de investigación en NVIDIA, “la IA física necesita un entorno virtual que se sienta real, un universo paralelo donde los robots puedan aprender mediante ensayo y error”. Para ello se requiere renderizado en tiempo real, visión por computador, simulación de movimiento físico, IA generativa 2D y 3D, y modelos de razonamiento.
Innovaciones técnicas clave presentadas en SIGGRAPH
- ViPE (Video Pose Engine)
Desarrollado por el Spatial Intelligence Lab de Sanja Fidler junto al Dynamic Vision Lab y el equipo NVIDIA Isaac, es un motor de anotación geométrica 3D para vídeo. A partir de grabaciones cotidianas o profesionales, estima el movimiento de cámara y genera mapas de profundidad detallados, útiles para reconstrucción de escenas y entrenamiento de modelos de IA física. - Reconstrucción 3D con física realista
Un nuevo método soluciona el problema de generar geometrías 3D que sean visualmente precisas pero físicamente inestables. Esto garantiza que, por ejemplo, una silla reconstruida desde vídeo no “colapse” al simularla en un entorno físico. - Animación física avanzada
Combinando generadores de movimiento con controladores basados en física, NVIDIA ha desarrollado datos sintéticos para movimientos complejos, como acrobacias de parkour, que pueden entrenar robots humanoides para tareas en terrenos difíciles o en rescates de emergencia. - Modelado de materiales con IA generativa
Usando modelos de difusión y renderizado físico diferenciable, se pueden añadir texturas realistas —como desgaste o envejecimiento— a objetos 3D mediante simples indicaciones de texto, agilizando la creación de mundos virtuales para simulación industrial o videojuegos. - Simulación de luz optimizada
Un nuevo método de consulta de visibilidad diferenciable permite reconstruir geometrías 3D de forma más rápida y precisa a partir de imágenes y vídeos, conectando el renderizado directo (3D a 2D) con el inverso (2D a 3D).
De la investigación a la aplicación industrial
Estos avances no son únicamente académicos. Forman parte del ecosistema NVIDIA Cosmos, presentado este año, que incluye modelos fundacionales del mundo físico, bibliotecas de postentrenamiento y un pipeline acelerado de procesamiento y curación de datos.
La combinación de renderizado neuronal, simulación física y modelos de razonamiento está abriendo el camino para entrenar robots y sistemas autónomos capaces de desenvolverse en entornos complejos, desde ciudades inteligentes hasta fábricas de alta precisión.
Preguntas frecuentes (FAQs)
1. ¿Qué es la IA física?
Es un enfoque de inteligencia artificial que integra percepción, razonamiento y acción en el mundo real, entrenado en entornos virtuales físicamente precisos.
2. ¿Por qué es clave la simulación en este campo?
La simulación permite entrenar y probar sistemas complejos en entornos seguros antes de desplegarlos, reduciendo costes y riesgos.
3. ¿Qué papel juega NVIDIA Cosmos Reason?
Es un modelo de lenguaje visual de razonamiento diseñado para que agentes y robots comprendan contextos, apliquen conocimientos previos y tomen decisiones con sentido común.
4. ¿Qué sectores pueden beneficiarse de estos avances?
Robótica, automoción, manufactura avanzada, ciudades inteligentes, defensa y logística.
vía: blogs.nvidia.com
