Las Vegas – Nvidia (NVDA) está analizando sus últimos desarrollos en robótica en CES 2026 mientras la industria tecnológica en general comienza un esfuerzo a gran escala para dar vida a robots humanoides.
Durante el discurso principal de la compañía el lunes, el CEO Jensen Huang reveló que compañías que van desde Boston Dynamics y Caterpillar (CAT) hasta LG Electronics y Neura Robotics utilizan tecnologías robóticas de Nvidia para desarrollar y alimentar sus diversas ollas.
Nvidia ha afirmado que la IA física podría revolucionar las industrias de fabricación y logística por valor de 50 billones de dólares, y la empresa quiere ser fundamental en todo esto.
Durante CES, Nvidia reveló una variedad de nuevos modelos de IA para ayudar a entrenar robots para que interactúen con el mundo que los rodea, así como el hardware necesario para alimentar su cerebro digital.
Además de los robots humanoides, Nvidia mostró una nueva familia de modelos para coches autónomos llamada Alpamayo. Según la empresa, Alpamayo utiliza una cadena de pensamiento del Modelo Operativo del Lenguaje Visión (VLA) basada en el razonamiento.
Eso es mucho para asimilar, pero básicamente, los modelos pueden identificar situaciones de conducción únicas que de otro modo no ocurrirían durante una conducción normal y encontrar la manera correcta de avanzar.
Por ejemplo, el modelo podría ver que el semáforo está apagado cuando un vehículo se acerca a un cruce, identificar el problema e intentar averiguar qué hacer a continuación.
Nvidia dijo que se supone que los modelos servirán como “modelos docentes a gran escala que los desarrolladores pueden refinar y destilar en la columna vertebral de sus pilas completas (autónomas)”.
En otras palabras, se supone que Alpamayo ayudará a los desarrolladores a mejorar sus tecnologías de vehículos autónomos con el tiempo.
Nvidia dijo que empresas como Lucid (LCID), Uber (Uber) y Berkeley Deepdrive han mostrado interés en Alpamayo.
Los vehículos autónomos llegan a las carreteras de todo el mundo, con Waymo de Google a la cabeza, pero aún no son perfectos. Algunos coches han provocado congestiones de tráfico y se han confundido en algunas situaciones.
Nvidia ve la capacitación virtual como una solución útil para el desarrollo continuo de la tecnología, permitiendo a los desarrolladores aprender sus modelos de IA sin necesariamente tener que poner autos en la carretera.
Envíe un correo electrónico a Daniel Howley a dowley@yahoofinance.com. Síguelo en Twitter en @danielhowley.
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