Nvidia ha lanzado Cosmos-Transfer1 , un innovador modelo de IA que permite a los desarrolladores crear simulaciones altamente realistas para el entrenamiento de robots y vehículos autónomos. Disponible ya en Hugging Face, el modelo aborda un desafío persistente en el desarrollo de IA física: reducir la brecha entre los entornos de entrenamiento simulados y las aplicaciones reales.

“Presentamos Cosmos-Transfer1, un modelo de generación de mundos condicional que puede generar simulaciones de mundos basadas en múltiples entradas de control espacial de diversas modalidades, como segmentación, profundidad y borde”, afirman los investigadores de Nvidia en un artículo publicado junto con el lanzamiento. “Esto permite una generación de mundos altamente controlable y se utiliza en diversos casos de transferencia de mundo a mundo, incluyendo Sim2Real”.

A diferencia de los modelos de simulación anteriores, Cosmos-Transfer1 introduce un sistema de control multimodal adaptativo que permite a los desarrolladores ponderar de forma diferente las distintas entradas visuales, como la información de profundidad o los límites de los objetos, en las distintas partes de la escena. Este avance permite un control más preciso de los entornos generados, mejorando significativamente su realismo y utilidad.

Cómo el control multimodal adaptativo transforma la tecnología de simulación de IA

Los enfoques tradicionales para entrenar sistemas de IA físicos implican la recopilación de cantidades masivas de datos del mundo real (un proceso costoso y que consume mucho tiempo) o el uso de entornos simulados que a menudo carecen de la complejidad y variabilidad del mundo real.

Cosmos-Transfer1 aborda este dilema al permitir a los desarrolladores utilizar entradas multimodales (como imágenes borrosas, detección de bordes, mapas de profundidad y segmentación) para generar simulaciones fotorrealistas que preservan aspectos cruciales de la escena original y al mismo tiempo agregan variaciones naturales.

“En el diseño, el esquema condicional espacial es adaptativo y personalizable”, explican los investigadores. “Permite ponderar las diferentes entradas condicionales de forma distinta en distintas ubicaciones espaciales”.

Esta capacidad resulta especialmente valiosa en robótica, donde un desarrollador podría querer mantener un control preciso sobre la apariencia y el movimiento de un brazo robótico, a la vez que permite mayor libertad creativa para generar diversos entornos. En el caso de los vehículos autónomos, permite preservar el trazado de las carreteras y los patrones de tráfico al variar las condiciones climáticas, la iluminación o el entorno urbano.

Aplicaciones de IA física que podrían transformar la robótica y la conducción autónoma

Ming-Yu Liu , uno de los principales contribuyentes al proyecto, explicó por qué esta tecnología es importante para las aplicaciones industriales.

“Un modelo de políticas guía el comportamiento de un sistema físico de IA, garantizando que el sistema funcione con seguridad y de acuerdo con sus objetivos”, señalan Liu y sus colegas en el artículo. “Cosmos-Transfer1 puede entrenarse posteriormente en modelos de políticas para generar acciones, ahorrando el costo, el tiempo y la necesidad de datos del entrenamiento manual de políticas”.

La tecnología ya ha demostrado su valor en pruebas de simulación robótica. Al utilizar Cosmos-Transfer1 para mejorar los datos robóticos simulados, los investigadores de Nvidia descubrieron que el modelo mejora significativamente el fotorrealismo al añadir más detalles a la escena, sombreado complejo e iluminación natural, a la vez que preserva la dinámica física del movimiento del robot.

Para el desarrollo de vehículos autónomos, el modelo permite a los desarrolladores “maximizar la utilidad de los casos extremos del mundo real”, ayudando a los vehículos a aprender a manejar situaciones raras pero críticas sin necesidad de encontrarlas en carreteras reales.

Dentro del ecosistema de IA estratégico de Nvidia para aplicaciones del mundo físico

Cosmos-Transfer1 representa solo un componente de la plataforma Cosmos de Nvidia , un conjunto de modelos de base mundial (WFM) diseñados específicamente para el desarrollo de IA física. La plataforma incluye Cosmos-Predict1 para la generación de mundos de propósito general y Cosmos-Reason1 para el razonamiento físico de sentido común.

“Nvidia Cosmos es una plataforma de modelos de base global, centrada en los desarrolladores, diseñada para ayudar a los desarrolladores de IA física a construir sus sistemas de IA física de forma más eficiente y rápida”, afirma la compañía en su repositorio de GitHub. La plataforma incluye modelos preentrenados bajo la Licencia de Modelo Abierto de Nvidia y scripts de entrenamiento bajo la Licencia Apache 2.

Esto posiciona a Nvidia para capitalizar el creciente mercado de herramientas de IA que pueden acelerar el desarrollo de sistemas autónomos, particularmente a medida que industrias desde la manufactura hasta el transporte invierten fuertemente en robótica y tecnología autónoma.

Generación en tiempo real: cómo el hardware de Nvidia potencia la simulación de IA de próxima generación

Nvidia también demostró la ejecución de Cosmos-Transfer1 en tiempo real en su hardware más reciente. «Además, demostramos una estrategia de escalado de inferencia para lograr la generación del mundo en tiempo real con un rack Nvidia GB200 NVL72», señalan los investigadores.

El equipo logró una aceleración de aproximadamente 40x al escalar de una a 64 GPU, lo que permitió la generación de 5 segundos de video de alta calidad en solo 4,2 segundos: un rendimiento en tiempo real.

Este rendimiento a escala aborda otro desafío crítico de la industria: la velocidad de simulación. Una simulación rápida y realista permite ciclos de prueba e iteración más rápidos, acelerando así el desarrollo de sistemas autónomos.

Innovación de código abierto: democratización de la IA avanzada para desarrolladores de todo el mundo

La decisión de Nvidia de publicar tanto el modelo Cosmos-Transfer1 como su código subyacente en GitHub elimina las barreras para los desarrolladores de todo el mundo. Esta publicación ofrece a equipos más pequeños e investigadores independientes acceso a tecnología de simulación que antes requería recursos considerables.

Esta medida se enmarca en la estrategia general de Nvidia de construir sólidas comunidades de desarrolladores en torno a sus ofertas de hardware y software. Al poner estas herramientas a disposición de más personas, la compañía amplía su influencia y, potencialmente, acelera el progreso en el desarrollo de IA física.

Para los ingenieros de robótica y vehículos autónomos, estas nuevas herramientas podrían acortar los ciclos de desarrollo mediante entornos de formación más eficientes. El impacto práctico podría notarse primero en las fases de prueba, donde los desarrolladores pueden exponer los sistemas a una gama más amplia de escenarios antes de su implementación en el mundo real.

Si bien el código abierto hace que la tecnología esté disponible, ponerla en uso efectivo aún requiere experiencia y recursos computacionales: un recordatorio de que en el desarrollo de IA, el código en sí es solo el comienzo de la historia.

Fuente.

Venture Beat (2025, 19 de marzo). Cosmos-Transfer1 de Nvidia hace que el entrenamiento de robots sea increíblemente realista, y eso lo cambia todo. Recuperado el 09 de abril de 2025, de: https://venturebeat.com/ai/nvidias-cosmos-transfer1-makes-robot-training-freakishly-realistic-and-that-changes-everything/

Los jóvenes emprendedores tecnológicos ucranianos creen que una combinación de robots y lecciones aprendidas en juegos de guerra podría cambiar el rumbo de la guerra contra Rusia . Están desarrollando un sistema operativo inteligente que permite a un solo controlador operar remotamente enjambres de drones interconectados y robots terrestres equipados con cañones . Esta tecnología, afirman, podría ayudar a Ucrania a afrontar la ventaja numérica de Rusia.

La startup Ark Robotics, con sede en Kiev , está realizando pruebas con un embrión de dicho sistema en colaboración con una de las brigadas de las fuerzas terrestres ucranianas. La empresa surgió hace aproximadamente un año, cuando un grupo de jóvenes expertos en robótica escuchó un discurso de uno de los comandantes ucranianos que detallaba los desafíos en el frente.

“En aquel entonces, construíamos vehículos terrestres no tripulados [UGV]”, comentó uno de esos expertos en robótica, ahora ingeniero en Ark Robotics . “Pero nos enteramos de que lo que ofrecíamos no era suficiente. Dijeron que necesitaban algo más”. Habló con IEEE Spectrum en el marco del Foro de Innovaciones en Tecnología de Defensa Brave 1, celebrado en Kiev el mes pasado. IEEE Spectrum lo identifica únicamente como Anatoly, para cumplir con su solicitud de confidencialidad durante una guerra.

Desde el inicio de la guerra, ha surgido en Ucrania un vibrante ecosistema de innovación en tecnología de defensa, que comenzó con modestos inicios modificando drones DJI MAVIC  de fabricación china para compensar la falta de artillería. Hoy, Ucrania es una potencia en la fabricación de drones. Decenas de startups están desarrollando tecnología más nueva y mejorada , perfeccionándola rápidamente para mejorar la efectividad de las tropas de la asediada nación. Los drones con vista en primera persona se han convertido en un símbolo de esta guerra, pero desde el año pasado se han empezado a complementar con vehículos terrestres no tripulados (UGV), que ayudan sobre el terreno con la logística, la evacuación de heridos y también actúan como un nuevo medio de ataque.

El nuevo enfoque permite a los ucranianos mantener a sus soldados lejos del campo de batalla durante períodos más largos, pero no borra el hecho de que Ucrania tiene muchos menos soldados que Rusia.

“Cada dron necesita un operador; los drones complejos necesitan dos o tres, y no tenemos tantos”, declaró Serhii Kupriienko, director ejecutivo y fundador de Swarmer , durante un panel en el evento de Kiev. Swarmer es una startup con sede en Kiev que desarrolla tecnologías que permiten que grupos de drones operen como un enjambre autocoordinado.

Ark Robotics está intentando llevar esta idea un paso más allá. El sistema operativo Frontier de la compañía aspira a convertirse en una interfaz unificadora que permita que drones y vehículos terrestres no tripulados (UGV) de diversos fabricantes colaboren bajo el control de operadores ubicados en salas de control a kilómetros de la acción.

Un controlador para muchos drones y robots

“Tenemos muchos tipos de drones que utilizan diferentes controles e interfaces, y es muy difícil lograr la cohesión”, afirma Anatoly. “Para avanzar, necesitamos un sistema que nos permita controlar múltiples tipos de vehículos de forma cohesionada en operaciones complejas”.

Anatoly, un entusiasta de los videojuegos, está entusiasmado con el progreso de Ark Robotics. Podría ser revolucionario, afirma, una nueva tecnología fundamental para la defensa. Haría que Ucrania fuera como los protoss , la nación tecnológicamente avanzada del juego de estrategia de ciencia ficción militar StarCraft .

Pero lo que lo impulsa es mucho más que su frikismo juvenil. Consolidar el dominio tecnológico de Ucrania es una misión alimentada por el dolor y la indignación.

“No quiero perder más amigos”, comenta en un momento dado, visiblemente emocionado. “No queremos morir en las trincheras, pero necesitamos ser capaces de defender nuestro país y, dado que las matemáticas sociales no nos favorecen, necesitamos hacer nuestras propias matemáticas para ganar”.

La magnitud del desafío no le pasa desapercibida. Hasta ahora, la empresa ha construido una unidad de computación vehicular que sirve como centro de control y tablero de control para diversos vehículos no tripulados, incluyendo drones, vehículos terrestres no tripulados (UGV) e incluso vehículos marinos.

“Estamos desarrollando esta solución que permite la integración de varios equipos de desarrollo y software, lo que nos permite extraer los mejores componentes y escalarlos rápidamente”, explica Anatoly. “Este sistema combina un módulo informático de alto rendimiento con una placa de interfaz que proporciona múltiples conexiones para los sistemas del vehículo.

La plataforma permite que un solo operador guíe remotamente una bandada de robots, pero en el futuro también incorporará navegación autónoma y ejecución de tareas, según Anatoly. Hasta el momento, el equipo ha probado la tecnología en ejercicios logísticos sencillos. Sin embargo, para que esta visión global funcione, el mayor desafío será mantener enlaces de comunicación fiables entre el controlador y la flota robótica, así como entre los robots y los drones.

Las pruebas en los campos de batalla de Ucrania comenzarán pronto

“No hablamos de comunicaciones en un entorno relativamente seguro cuando se cuenta con una red LTE con suficiente ancho de banda para miles de teléfonos”, señala Anatoly. “En primera línea, todo se ve afectado por la guerra electrónica , por lo que es necesario poder alternar entre diferentes soluciones, como satélite, radio digital y radio en malla, para que, incluso si se pierde la conexión con el servidor, se mantenga la conexión entre los drones y los robots, de modo que puedan moverse juntos y mantener cierto nivel de control mutuo”.

Anatoly espera que la brigada socia de Ark Robotics en las fuerzas armadas ucranianas pruebe la versión preliminar de la tecnología en una situación real en los próximos meses. Sus jóvenes amigos operadores de drones están entusiasmados, dice. ¿Y cómo no estarlo? La tecnología promete convertir la guerra en una especie de videojuego real. La nueva generación de operadores multidron probablemente provendrá de aficionados a los videojuegos.

“Si podemos tomar a los mejores pilotos y darles herramientas para combinar las operaciones, podríamos obtener una gran ventaja”, dice Anatoly. “Es como en StarCraft. Hay gente que simplemente juega bien y aniquila a sus oponentes en minutos, incluso partiendo de las mismas condiciones básicas”.

En su intervención en el Foro de Innovaciones en Tecnología de Defensa Brave 1, el coronel Andrii Lebedenko, subcomandante en jefe de las Fuerzas Armadas de Ucrania, reconoció que las batallas terrestres han sido hasta la fecha el punto más débil de Ucrania. Afirmó que el objetivo a corto plazo de Ucrania es reemplazar a los humanos por robots en la medida de lo posible y expresó su confianza en que las próximas tecnologías otorgarán mayor autonomía a los enjambres de robots .

Sin embargo, algunos expertos en robótica se muestran más escépticos ante la posibilidad de que enjambres de robots autónomos se dispersen masivamente por los campos de batalla del este de Ucrania en un futuro próximo. «El enjambre es sin duda un objetivo que deberíamos alcanzar, pero es mucho más fácil con drones FPV que con robots terrestres», declaró a Spectrum Ivan Movchan, director ejecutivo de Ukrainian Scale Company, fabricante de robots con sede en Járkov .

«La navegación terrestre es más difícil simplemente por los obstáculos», añade. «Pero preveo que los UGV se volverán muy comunes en Ucrania durante el próximo año».

La inteligencia artificial y la robótica alcanzan un nuevo hito: un robot humanoide establece un récord mundial con un disparo imposible en baloncesto. Descubre cómo este avance tecnológico redefine los límites de la innovación en el deporte y qué posibilidades ofrece más allá de la cancha.

La robótica deportiva no deja de sorprendernos. Un tiro desde más de 24 metros ha convertido a un robot humanoide en el nuevo protagonista de los récords Guinness. Conoce su historia y cómo combina tecnología de punta con habilidades que rivalizan con las de un jugador profesional.

CUE6: el robot que desafía las leyes del deporte

CUE6, desarrollado por Toyota, logró el récord Guinness por realizar el tiro más lejano de un robot humanoide en baloncesto. El disparo, efectuado desde 24,55 metros, equivale a más de tres cuartas partes de la longitud de una cancha de la NBA. Este hito tuvo lugar en Nagakute, Japón, demostrando no solo la precisión del dispositivo, sino también su capacidad para adaptarse y aprender en tiempo real.

El proyecto CUE comenzó en 2017 como un experimento interno de Toyota, liderado por un grupo de apasionados por la inteligencia artificial. Desde un simple prototipo construido con piezas de LEGO, el robot evolucionó hacia un diseño humanoide sofisticado capaz de realizar tiros libres con una precisión asombrosa.

El secreto detrás del rendimiento de CUE6 radica en su capacidad de aprendizaje. Utilizando algoritmos de inteligencia artificial, el robot analiza cada disparo, identifica patrones y ajusta variables como la postura, la fuerza y la posición de los brazos. Este proceso le permite mejorar continuamente, como si se tratara de un atleta humano perfeccionando su técnica.

El secreto detrás del rendimiento de CUE6 radica en su capacidad de aprendizaje. Utilizando algoritmos de inteligencia artificial, el robot analiza cada disparo, identifica patrones y ajusta variables como la postura, la fuerza y la posición de los brazos. Este proceso le permite mejorar continuamente, como si se tratara de un atleta humano perfeccionando su técnica.

Más allá del récord: aplicaciones y futuro de la robótica deportiva

CUE no solo es un ejemplo de innovación en el deporte, sino también una muestra de cómo la robótica puede abordar tareas complejas. El robot no solo realiza tiros desde largas distancias, sino que también es capaz de moverse, driblar y recoger el balón de forma autónoma.

El equipo detrás de CUE tiene metas ambiciosas. Según Tomohiro Nomi, líder del proyecto, el objetivo a largo plazo es desarrollar un robot capaz de realizar una clavada, una de las maniobras más desafiantes del baloncesto. Este avance requeriría una combinación de habilidades avanzadas de salto, coordinación y control del equilibrio.

Aunque CUE6 ha llamado la atención por su récord en baloncesto, sus implicaciones van mucho más allá del ámbito deportivo. La tecnología desarrollada para este robot podría aplicarse en áreas como la asistencia física, la educación y la industria.

Toyota utiliza CUE como un campo de pruebas para explorar los límites de la inteligencia artificial y la robótica, buscando integrar estas tecnologías en diversos aspectos de la vida cotidiana. Este hito es solo el comienzo de un camino lleno de posibilidades que podrían transformar nuestra interacción con los robots.

CUE no solo encesta balones, sino que también inspira un futuro donde la tecnología y la creatividad trabajen juntas para alcanzar lo imposible.

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