NVIDIA: de 12 empleados a líder en IA y robótica

El laboratorio de NVIDIA, clave en su transformación, pasó de 12 empleados en 2009 a más de 400 hoy, dominando el mercado de IA y expandiéndose a robótica física.
TechCrunch
Bill Dally, científico jefe de Nvidia THIBAUD MORITZ / Contributor / Getty Images / TechCrunch
Bill Dally, científico jefe de Nvidia THIBAUD MORITZ / Contributor / Getty Images / TechCrunch

El laboratorio de NVIDIA impulsa su ascenso a empresa de 4 billones de dólares

El centro de investigación pasó de 12 empleados en 2009 a más de 400 hoy. Su trabajo en IA y robótica ha sido clave para la transformación de la compañía, que presentó nuevos modelos para desarrolladores esta semana.

De los gráficos a la inteligencia artificial

El laboratorio de NVIDIA, inicialmente enfocado en renderizado por rayos para videojuegos, diversificó su investigación bajo el liderazgo del científico Bill Dally. «Empezamos a especializar nuestras GPU para IA en 2010, mucho antes del boom actual», explicó. Hoy, la compañía domina el mercado de chips para IA y busca expandirse hacia la robótica física.

El salto a la robótica

Sanja Fidler, vicepresidenta de investigación en IA, dirige el desarrollo de simulaciones 3D para entrenar robots. Su equipo creó herramientas como GANverse3D y el motor Neuric, que convierten imágenes y videos en modelos tridimensionales. «Queremos ser el cerebro de todos los robots», afirmó Dally.

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NVIDIA presentó esta semana modelos de IA mundial y bibliotecas para desarrolladores de robótica. Aunque avanzan rápido, los expertos de la compañía reconocen que los humanoides domésticos aún están a años de distancia, comparando su evolución con la de los vehículos autónomos.

De docena a dominante

En 2009, el laboratorio era un proyecto pequeño con enfoque en gráficos. Hoy, sus innovaciones en circuitos, software de IA y simulaciones han convertido a NVIDIA en un gigante tecnológico valorado en 4 billones de dólares, con un papel central en la revolución de la inteligencia artificial.

Robots más rápidos que el mundo real

El próximo desafío es acelerar los modelos para que los robots procesen información 100 veces más rápido. Si lo logran, según Fidler, estas tecnologías serán clave para aplicaciones prácticas en robótica e IA física.

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