IA11 nov 2026, 3:00 UTC·2 min de lectura

NVIDIA GR00T 2 e Isaac Lab 3.0 enseñan a robots tareas precisas

NVIDIA presenta GR00T 2 e Isaac Lab 3.0, herramientas que entrenan robots en simulación para tareas finas con brazos y dedos, como ensamblaje y manejo de cables.

A robotic arm with fingers handling a cable and small components in a simulated factory environment. — Imagen: اليوم السابع

NVIDIA ha presentado un conjunto de tecnologías para entrenar robots en tareas que exigen un control preciso de brazos y dedos, como ensamblar piezas, inspeccionar componentes y manipular cables. El método se basa en la simulación: los robots practican primero en entornos virtuales y después las habilidades se trasladan a máquinas reales. Los anuncios principales son el modelo GR00T 2 y la plataforma Isaac Lab 3.0.

Resultados de las pruebas

Según la publicación de NVIDIA con motivo de la conferencia CoRL sobre aprendizaje robótico, GR00T 2 completó al menos una vez 40 de las 50 tareas evaluadas. Alcanzó un promedio de éxito del 71 % tras recibir un solo ejemplo por tarea, y ese dato subió al 95 % con cinco ejemplos. El modelo se entrenó con datos de personas y robots, incluidas 100.000 horas de grabaciones en primera persona.

Cómo funciona la simulación

La técnica crea entornos simulados donde los robots aprenden a manejar objetos, cambiar la forma de agarrarlos y moverlos. Isaac Lab 3.0 emplea motores físicos para reproducir el efecto de las fuerzas y el movimiento en materiales como la tela y los cables, lo que permite probar las habilidades antes de aplicarlas a los robots. NVIDIA indicó que integrar la plataforma con el motor Newton elevó hasta 2,5 veces la velocidad de ciertos entrenamientos frente a una configuración anterior.

Pruebas en la industria

Empresas como Foxconn y Siemens prueban GR00T 2 en tareas industriales, entre ellas la fabricación de servidores y el manejo de equipos, mientras que otras tecnologías se evalúan en lavandería y almacenes. Los índices de éxito comunicados corresponden a tareas y pruebas concretas; no significan que los robots puedan ya realizar todos los trabajos industriales sin intervención humana.

Estos avances buscan reducir el tiempo de entrenamiento y mejorar la capacidad de los sistemas para afrontar condiciones de trabajo cambiantes y errores durante la ejecución.