Nvidia lanza modelos Cosmos para robótica e IA física

Nvidia presenta tres herramientas clave para robótica e IA física, incluyendo modelos de razonamiento y generación de datos sintéticos, en la conferencia SIGGRAPH 2025.
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Nvidia presenta nuevos modelos Cosmos para robótica e IA física

La compañía lanzó tres herramientas clave para entrenar robots y agentes de IA. El anuncio se realizó el 11 de agosto de 2025 en la conferencia SIGGRAPH. Los modelos buscan mejorar el razonamiento y la generación de datos sintéticos en aplicaciones físicas.

«Robots que piensan y planifican»

Nvidia destacó que Cosmos Reason, su modelo estrella de 7.000 millones de parámetros, permite a los robots «razonar y planificar pasos futuros» gracias a su comprensión de memoria y física. Según la empresa, esta herramienta servirá para curar datos, planificar movimientos robóticos y analizar vídeos.

Más velocidad y simulaciones realistas

Junto a Cosmos Reason, la compañía presentó Cosmos Transfer-2, que acelera la generación de datos sintéticos a partir de escenas 3D, y una versión optimizada para velocidad. Además, introdujo bibliotecas de reconstrucción neuronal que permiten «simular el mundo real en 3D usando datos de sensores», integradas en el simulador CARLA.

Hardware y nube para desarrolladores

Nvidia también anunció nuevos servidores: RTX Pro Blackwell, con arquitectura única para robótica, y DGX Cloud, una plataforma de gestión en la nube. Estos lanzamientos refuerzan su apuesta por la robótica como próximo gran mercado para sus GPUs de IA.

De los centros de datos a las máquinas

La empresa, conocida por sus chips para IA, busca expandirse en robótica tras dominar el sector de centros de datos. Sus modelos Cosmos ya se usaban en simulaciones, pero ahora añaden capacidades de razonamiento y eficiencia.

Un salto hacia la IA «física»

Estas herramientas podrían impulsar el desarrollo de robots más autónomos y agentes de IA capaces de interactuar con entornos reales. La integración con CARLA y Omniverse facilitará a los creadores probar sus diseños en entornos virtuales antes de implementarlos.

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