Investigación en Robótica de NVIDIA

Modelamos el futuro de la robótica con investigación innovadora, IA avanzada y validación en el mundo real.

Investigación Avanzada en Robótica, Innovación en IA y Simulación

La Investigación en Robótica de NVIDIA está ayudando a transformar las industrias al permitir que la próxima generación de robots realice tareas complejas mientras trabajan de forma segura junto con los humanos. Asumimos los desafíos del desarrollo de robots mediante workflows avanzados de investigación e ingeniería que se prueban en nuestras plataformas de robótica e IA. Los modelos, políticas y conjuntos de datos resultantes proporcionan referencias personalizables para que la comunidad de investigadores y desarrolladores se adapten a necesidades específicas de robótica.

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Laboratorios de Investigación de NVIDIA

Laboratorio de Robótica de NVIDIA en Seattle

El equipo del Laboratorio de Robótica en Seattle desarrolla la robótica para permitir la manipulación compleja en entornos humanos. La investigación se centra en el control hábil, la percepción y el aprendizaje para apoyar a los robots en industrias como la manufactura, la logística y el área de la salud.

GEAR (Investigación Generalista de Agentes Encarnados)

GEAR desarrolla modelos fundacionales para agentes encarnados tanto en mundos reales como en mundos virtuales. La investigación abarca modelos de lenguaje de visión, modelos de mundo, robótica de uso general, grandes modelos de acción y simulación escalable.

Laboratorio de Inteligencia Espacial de NVIDIA

Este laboratorio, centrado en la comprensión y la interacción en 3D, explora la IA espacial, el contenido 3D generativo, el procesamiento de geometría, la simulación en física y la inteligencia física para la computación espacial avanzada.

Grupo de Investigación de Vehículos Autónomos de NVIDIA Research

Este equipo de investigación aborda los desafíos centrales de la autonomía (percepción, planificación y predicción) mientras desarrolla el aprendizaje en condiciones de incertidumbre y la validación de seguridad para una conducción autónoma sólida en el mundo real.

Grupo de Investigación Aplicada de Vehículos Autónomos de NVIDIA

El equipo maximiza el impacto de los últimos avances en investigación en el producto de vehículos autónomos. Las áreas de investigación incluyen el deep learning centrado en modelos y datos para crear sistemas más eficientes y escalables.

Upcoming Research Events

27 de septiembre  2 de octubre

Seoul, South Korea

19 al 23 de octubre

Honolulu, Hawaii

2 al 7 de diciembre

San Diego, California

Casos de Uso de Robótica

Robots Humanoides

Acelere el desarrollo de robótica de IA avanzada.

Los robots humanoides para uso general están diseñados para adaptarse rápidamente a espacios de trabajo urbanos e industriales centrados en las personas, donde abordan tareas tediosas, repetitivas o físicamente exigentes. Se están usando cada vez más en fábricas e instalaciones del área de la salud para ayudar a las personas y subsanar la escasez de mano de obra a través de la automatización.

Robot humanoide en una cocina

Aprendizaje de Robots

Entrene políticas de robots en simulación.

Los robots preprogramados tienen dificultades con cambios inesperados, mientras que los robots impulsados por IA usan el aprendizaje basado en simulación para adaptarse a entornos dinámicos. Esto les permite refinar capacidades como la navegación y la manipulación, lo que mejora el rendimiento en una gran variedad de situaciones.

Robot entrenado por simulación recorriendo un almacén

Simulación de Robots

Desarrolle pipelines de simulación de sensores físicamente precisos para robótica.

Los robots impulsados por IA física deben realizar tareas complejas de forma autónoma en entornos dinámicos. Un enfoque de "simulación primero" es esencial, puesto que les permite a los desarrolladores entrenar y validar estos robots en entornos digitales basados en la física antes de la implementación.

Simulación de robótica: robots para almacenes moviendo cajas

Generación de Datos Sintéticos

Acelere el desarrollo de workflows de IA física y de agentes.

Los datos sintéticos abordan el desafío de la escasez de datos al proporcionar texto, videos e imágenes que se pueden usar junto con datos reales para entrenar modelos de IA física multimodales, lo que ahorra tiempo y reduce los costos.

Generación de Datos Sintéticos

Gemelos Digitales de Instalaciones Industriales

Desarrolle soluciones avanzadas y de IA generativa para instalaciones virtuales.

Las instalaciones virtuales (como fábricas, almacenes, centros de distribución, plantas de semiconductores y data centers) abren nuevas posibilidades para las industrias pesadas. Estos entornos virtuales permiten el diseño, la simulación, la operación y la optimización de activos y procesos completamente en un espacio digital.

Robots impulsados por IA para entornos de fábricas virtuales

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