Nvidia redujo el entrenamiento de robots de 3 meses a 36 horas con GR00T N1.5
Nvidia presentó una versión actualizada de su modelo base de robot humanoide Isaac GR00T N1.5 en la Exposición Internacional de Computadoras de Taipei. El principal avance del nuevo desarrollo radica en la reducción radical del ciclo de entrenamiento de robots. El proceso tradicional, que tomaba alrededor de 3 meses, ahora se comprime a 36 horas gracias al uso de tecnología de síntesis de datos. Esto resuelve uno de los problemas más serios de la robótica — la falta de datos para entrenamiento.
Un papel clave en este avance lo juega la herramienta GR00T-Dreams, creada basada en el modelo mundial Cosmos Predict. Este sistema puede generar videos demostrativos de varias tareas en diferentes entornos usando solo una imagen. Al mismo tiempo, se extraen los llamados “tokens de acción” de los datos generados, que luego se usan para entrenar al robot. Esto crea un ciclo cerrado donde la inteligencia artificial misma genera datos para entrenamiento.
Las pruebas reales mostraron que la velocidad de respuesta del modelo N1.5 aumentó más del 40% en escenarios como adaptación a nuevos entornos, configuración de varios espacios y formación de comandos complejos. Esta es una mejora significativa, especialmente para escenarios industriales dinámicos.
Grandes empresas como Boston Dynamics y Foxconn ya se han unido a la plataforma para acelerar la implementación de robots humanoides en manufactura, logística y otras áreas.
