Nvidia busca la perfección: ahora desarrolla robots que actúan igual que en las simulaciones
En colaboración con FANUC, presentan una plataforma que sincroniza dispositivos virtuales y reales en la industria
Nvidia da un paso decisivo en la automatización industrial al desarrollar robots que reproducen en el mundo físico el mismo comportamiento que en las simulaciones digitales. Esta iniciativa conjunta con la empresa japonesa FANUC apunta a reducir el tiempo y los costos de implementación de nuevas soluciones en fábricas, según detallaron ambas compañías.
La integración entre Nvidia Isaac Sim y el software de simulación ROBOGUIDE de FANUC permite a los ingenieros validar y ajustar robots en entornos virtuales que reflejan con precisión los desafíos de la planta.
Según datos de las compañías, la tecnología crea gemelos digitales que ejecutan trayectorias y ciclos temporales idénticos a las máquinas reales, utilizando los mismos algoritmos de control. La versión más reciente mejora la sincronización y la comunicación entre las plataformas.
Integración de plataformas: del entorno virtual a la planta real
El acuerdo amplía la colaboración entre Nvidia y FANUC, enfocándose en la integración de sus plataformas para trasladar el comportamiento simulado a la operación real. Los ingenieros pueden programar y operar los robots mediante paneles físicos o virtuales conectados a FANUC, validando en tiempo real los movimientos y tareas dentro de una planta simulada.
El sistema incorpora Nvidia Omniverse e Isaac Lab para abordar tareas complejas, como manipulación de cables e inserciones. FANUC afirma que esta integración elimina inconsistencias entre los movimientos simulados y reales, superando una de las barreras históricas en la adopción masiva de robots industriales.
En la configuración inicial, Nvidia Isaac Sim funciona como entorno virtual principal, mientras que ROBOGUIDE mantiene el comportamiento alineado con el mundo físico. Los ingenieros validan movimientos y tareas en tiempo real, tanto en simuladores como en paneles físicos.
Las pruebas virtuales, basadas en modelos físicos, permiten que los robots ajusten sus acciones de manera autónoma. Por ejemplo, pueden saltar a otro objeto si no logran extraer el primero, lo que reduce la necesidad de múltiples pruebas físicas y disminuye el costo de implementación. Esta capacidad agiliza la puesta a punto de sistemas complejos.
Aprendizaje por refuerzo e imitación: inteligencia artificial en acción
El entorno de simulación avanzado también admite aprendizaje por refuerzo y aprendizaje por imitación, facilitando el entrenamiento de robots con inteligencia artificial. En una segunda modalidad, ROBOGUIDE opera en primer plano y Nvidia PhysX se encarga de la simulación física, permitiendo pruebas realistas de tareas como la recogida de piezas en contenedores con objetos apilados al azar.
Esta integración tecnológica permite a los robots desarrollar comportamientos adaptativos, ajustando sus movimientos cuando enfrentan nuevos escenarios sin intervención humana y optimizando continuamente sus procesos.
Innovación en robótica colaborativa: doblado de ropa y evasión de personas
Entre las novedades, FANUC presentó un robot de doble brazo que aprende a doblar camisetas basado en el modelo Isaac GR00T N de Nvidia. Este sistema emplea dos robots colaborativos CRX entrenados mediante imitación, siguiendo demostraciones humanas para perfeccionar el proceso de plegado.
La manipulación de objetos flexibles, como prendas de vestir, representa un reto considerable para la robótica. FANUC sostiene que la combinación de su sistema de control de movimiento con el modelo de Nvidia permite movimientos más fluidos y naturales frente a los resultados fragmentados de otros sistemas de imitación.
Por otra parte, la compañía japonesa actualizó su robot de evasión humana con inteligencia artificial, utilizando la plataforma Jetson Thor de Nvidia. El nuevo sistema incrementa la capacidad de cómputo en más de 7,5 veces respecto a la generación previa.
