¡Nuevo capítulo en robots humanoides! Texas Instruments(TXN.US) se une a Nvidia(NVDA.US) para fusionar IA y sensores, encendiendo la revolución de la "IA física"

La APP de Caijing Zhitong ha sabido que, centrándose en soluciones de chips para chips simulados y procesamiento embebido, el gigante de los chips —que desde hace mucho tiempo ha sido conocido como el “barómetro de la demanda global de chips”— Texas Instruments (TXN.US) integrará su cartera de productos de control en tiempo real, sensores y fuentes de alimentación con los avanzados componentes de cálculo robótico, sensores basados en arquitectura Ethernet y tecnología de simulación exclusiva de NVIDIA (NVDA.US), una compañía de valor de mercado más alto a nivel mundial, para ofrecer un soporte técnico importante a los desarrolladores, ayudándolos a construir, desplegar y producir en masa robots humanoides y otros dispositivos terminales denominados “Inteligencia Artificial Física” (IA física).

Según los informes mediáticos actuales, la colaboración entre el dominador de chips simulados, Texas Instruments, y NVIDIA tiene el potencial de impulsar los sistemas inteligentes de robots humanoides a un nivel superior, y no simplemente a una superficial “alianza para fabricar robots”. Su colaboración más reciente parece estar construyendo una infraestructura de inteligencia robótica más completa, segura y fácil de desplegar a escala en la capa fundamental de tecnología, lo cual representa un apoyo sustancial para promover la comercialización de robots humanoides en la industria.

A medida que el mercado continúa elevando las expectativas por la combinación de cargas de trabajo masivas de inferencia de IA y la ejecución física, la colaboración entre NVIDIA y Texas Instruments no solo es una superposición en la capa de chips y sensores, sino que también implica una construcción colaborativa desde la inferencia de IA, percepción en tiempo real, hasta los sistemas de control subyacentes, siendo una base crucial para que los robots humanoides puedan aplicar en el mundo real.

Giovanni Campanella, director general del departamento de automatización industrial y robótica de Texas Instruments, afirmó: “La cartera completa de productos de Texas Instruments cierra la brecha entre la potente capacidad de cálculo de IA de NVIDIA y las aplicaciones prácticas, permitiendo a los desarrolladores validar sistemas operativos completos similares a los humanos desde etapas tempranas.” En su declaración, también mencionó: “Este enfoque de integración acelerará la evolución desde prototipos y modelos iniciales hasta robots humanoides comercializables, asegurando que estos robots puedan trabajar de manera segura junto a los humanos.”

Recientemente, NVIDIA ha estado dedicándose a promover las tecnologías de inteligencia artificial de vanguardia en ámbitos más amplios, como robots y vehículos autónomos, considerados dispositivos terminales de “IA física”, con el fin de continuar expandiendo la demanda y buscar nuevos puntos de crecimiento fuera del negocio de centros de datos. Según el CEO de NVIDIA, Jensen Huang, “la IA física” enfatiza que los robots y sistemas autónomos perciban, razonen y completen un conjunto completo de acciones en el mundo real, y que una era en la que la civilización humana evoluciona asistida por “IA física” está próxima. “IA física” subraya que los robots y sistemas autónomos perciban, razonen y actúen en el mundo real, y estas tres capacidades son las herramientas clave para avanzar desde modelos que solo dialogan a aquellos que pueden trabajar en el realidad física.

Texas Instruments se une a NVIDIA para coordinar las tres capas más desafiantes en los sistemas de percepción, control y razonamiento de IA en robots

Como parte de esta colaboración, Texas Instruments diseñó una solución de fusión de sensores que combina su tecnología de radar de ondas milimétricas con la tecnología de robots Jetson Thor de NVIDIA, utilizando el puente de sensores Holoscan exclusivo de NVIDIA para lograr percepción 3D de baja latencia y conciencia de seguridad, apoyando el desarrollo de tecnología de robots humanoides. Este último avance será presentado en el esperado evento NVIDIA GTC, que se celebrará del 16 al 19 de marzo en San José, California.

Deepu Talla, vicepresidente de negocios de robots y AI en el borde de NVIDIA, afirmó: “El funcionamiento seguro de los robots humanoides en entornos impredecibles requiere capacidades de cálculo y procesamiento extremadamente potentes, para sincronizar modelos de IA altamente complejos, datos sensoriales en tiempo real y sistemas de control de motores.”

Al fusionar datos de cámaras de alta definición y radares, la solución conjunta de Texas Instruments y NVIDIA mejora las iteraciones en tecnologías de detección, localización y seguimiento de objetos, reduciendo falsos positivos y errores del sistema, y elevando la capacidad de decisión en tiempo real de los robots humanoides.

Los expertos en robótica del sector consideran que todavía faltan varios años para que los robots humanoides con capacidades generales verdaderas sean una realidad, pero los avances sistemáticos en percepción, razonamiento y coordinación de movimientos son condiciones previas necesarias para su despliegue comercial. La colaboración entre Texas Instruments y NVIDIA es un paso clave para que la industria pase de la “verificación mediante algoritmos y simulaciones” a la “operación segura en el mundo real”, lo cual será muy útil para mejorar la eficiencia del desarrollo, robustecer los sistemas y acortar la ruta hacia la producción en masa.

En el desarrollo de robots, la brecha de “Simulación a Realidad” (Sim-to-Real) ha sido uno de los mayores desafíos: incluso si los algoritmos de IA funcionan bien en modelos simulados, pueden fallar en entornos complejos reales. La plataforma Jetson Thor de NVIDIA, de alto rendimiento para inferencia, ya es utilizada por varias empresas en aplicaciones robóticas, y los módulos de control y sensores de Texas Instruments añaden la capacidad de interacción directa con el mundo físico a esta plataforma. La integración de ambos permitirá a los desarrolladores validar de manera más temprana y precisa la percepción, las acciones y la seguridad del sistema, acortando efectivamente los ciclos de validación de prototipos y reduciendo costos de iteración.

Texas Instruments integrará sus controladores en tiempo real, sensores de percepción (como radares de ondas milimétricas mmWave) y tecnologías de gestión de energía con la plataforma de cálculo robótico de alto rendimiento Jetson Thor de NVIDIA y el puente de sensores Holoscan, formando una cadena completa desde la percepción y control hasta el razonamiento computacional. En comparación con las arquitecturas tradicionales que solo usan cámaras visuales y sistemas de inferencia GPU, esta solución de fusión de sensores puede lograr percepción 3D de baja latencia y conciencia de seguridad, mejorando la comprensión en tiempo real del entorno por parte del robot, siendo un paso clave hacia sistemas realmente desplegables.

Al ejecutar tareas, los robots humanoides no solo requieren inferencia avanzada de IA, sino también procesamiento en tiempo real de fusión sensorial, control de movimientos con múltiples articulaciones y decisiones de seguridad en el borde, todo en fracciones de segundo. La tecnología de radar de ondas milimétricas y puente Ethernet de Texas Instruments ayuda a que los robots detecten y rastreen objetos de manera más confiable en entornos complejos (como puertas de vidrio, condiciones de luz fuerte o débil, humo y polvo), mejorando la capa sensorial hardware y sentando una base sólida para su operación práctica.

La gran ola de los robots humanoides

Varias empresas tecnológicas con sede en EE. UU. están dedicadas a desarrollar robots humanoides avanzados con IA embodied. Por ejemplo, Tesla (TSLA.US), liderada por Elon Musk, está desarrollando un robot humanoide llamado Optimus, destinado a usos industriales y de consumo.

Figure AI, respaldada por Microsoft (MSFT.US) y OpenAI, intenta crear un robot humanoide general capaz de realizar diversas tareas. La compañía afirma: “Estos robots pueden eliminar trabajos inseguros y desagradables, permitiendo que la sociedad humana tenga una vida más feliz y significativa.” Boston Dynamics, por su parte, espera que su robot Atlas “revolucione por completo los entornos laborales industriales”.

A nivel global, desde Tesla Optimus hasta el sistema superinteligente Helix de Figure AI, y otros esfuerzos de investigación y desarrollo en el sector tecnológico, reflejan una intensa inversión de capital y recursos en este segmento. Los datos actuales muestran avances significativos en prototipos de robots humanoides en funciones, percepción y control de movimientos, como equilibrio bipedal, percepción del entorno y decisiones multimodales, que están madurando gradualmente. La reducción de costos en la cadena de suministro y la mejora en el rendimiento de componentes clave, junto con la coexistencia de múltiples rutas tecnológicas, están impulsando la transición de la investigación conceptual a pruebas en escenarios reales. Esta dinámica positiva indica que la industria está pasando de una “fase de especulación” a una etapa de acumulación tecnológica y despliegue a escala, aunque aún hay un período de tiempo antes de su adopción masiva. Las instituciones de investigación de mercado estiman que en los próximos diez años, el mercado de robots humanoides crecerá significativamente, con proyectos emblemáticos como Optimus de Tesla, que planea alcanzar altos niveles de confiabilidad y seguridad, y avanzar hacia la producción en masa en los próximos años.

El motor principal en el desarrollo actual de robots humanoides es la integración profunda de percepción, toma de decisiones y control de movimiento mediante IA, incluyendo el uso de modelos grandes para entender lenguaje y visión, decisiones priorizadas mediante aprendizaje reforzado, y fusión sensorial (como visión, radar y tacto). Estos sistemas no solo pueden caminar en entornos controlados, sino también realizar tareas de nivel superior, como transporte de cargas, inspección de mantenimiento o trabajos de servicio en colaboración con humanos. Morgan Stanley y otras instituciones consideran que estos avances tecnológicos son clave para hacer viable su despliegue comercial. Sus analistas proyectan que el mercado de robots humanoides superará eventualmente a la industria automotriz tradicional, con una estimación de que para 2050, los ingresos anuales globales del sector superarán los 5 billones de dólares, y que la cantidad de robots humanoides podría superar los 1,000 millones.

No obstante, el profesor y experto en robótica de la Universidad de California en Berkeley, Ken Goldberg, afirmó en un artículo reciente que todavía queda mucho camino por recorrer para que los ingenieros puedan fabricar robots humanoides con habilidades reales.

Goldberg expresó: “Todos estamos muy familiarizados con ChatGPT y su trabajo sorprendente en visión y lenguaje, pero la mayoría de los investigadores profesionales están muy nerviosos respecto a estas analogías: ahora hemos resuelto todos estos problemas, estamos listos para abordar los grandes desafíos de los robots humanoides, y esto ocurrirá el próximo año. No digo que no vaya a suceder, sino que no sucederá en dos, cinco o incluso diez años. Solo queremos reajustar las expectativas para evitar crear una burbuja que, en última instancia, cause una gran reacción negativa.”