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NVIDIA Isaac GR00T

Modelo fundacional abierto (VLA) de NVIDIA para robots humanoides, que aprende de vídeos humanos, de simulación y de datos reales.

NVIDIA Isaac GR00T (Generalist Robot 00 Technology) es una familia de modelos fundacionales abiertos destinados específicamente a robots humanoides. NVIDIA la presentó en marzo de 2024 y liberó la primera versión abierta, GR00T N1, en marzo de 2025. El objetivo es dar a los fabricantes un «cerebro a medida» que no tengan que entrenar desde cero, de forma parecida a como los grandes modelos de lenguaje pusieron en marcha la ola de los chatbots.

Cómo funciona GR00T

GR00T es un modelo VLA (vision-language-action): a la entrada recibe la imagen de las cámaras y una instrucción en lenguaje natural, y a la salida produce órdenes de movimiento para las articulaciones del robot. GR00T N1 usa una arquitectura de dos componentes inspirada en el pensamiento humano: un sistema lento «que razona», para la planificación, y un sistema rápido y reactivo, que genera movimientos fluidos (una cabeza de acción construida sobre un transformer de difusión).

El modelo aprende de tres fuentes de datos a la vez: de vídeos de personas en internet, de datos sintéticos creados en simulación (NVIDIA ofrece para ello el entorno Isaac Sim y el generador de movimientos GR00T-Dreams) y de registros reales de teleoperación. Esta combinación resuelve el eterno problema de la robótica: la falta de datos de entrenamiento.

Por qué importa

GR00T forma parte de una estrategia más amplia de NVIDIA de «vender palas durante la fiebre del oro»: en lugar de construir sus propios robots, suministra hardware (el chip Jetson Thor), herramientas de simulación y modelos a todos los fabricantes. La demo de GR00T N1 corrió, entre otros, en el robot Fourier GR-1 y en máquinas de la empresa 1X.

La apertura (tanto el modelo como los datos están disponibles libremente) convierte a GR00T en un punto de referencia frente al que se comparan los enfoques cerrados como los de Tesla o Figure, que construyen sus propios modelos del mundo de forma interna. Para los fabricantes más pequeños, que no tienen capacidad de entrenar un modelo fundacional por su cuenta, es un atajo hacia una inteligencia utilizable.

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