Destaques:
- A NVIDIA lança uma grande coleção de código aberto de skills e ferramentas de agentes de IA física, abrangendo NVIDIA Omniverse, Cosmos, Alpamayo e Metropolis para robótica, veículos autônomos, IA de visão e gêmeos digitais industriais;
- As novas skills de IA física transformam fluxos de trabalho complexos de treinamento, avaliação e implantação de IA física em instruções repetíveis, otimizadas e executáveis por agentes;
- Líderes do setor, incluindo Agile Robots, Cadence, Dassault Systèmes, Delta Electronics, Foxconn, Pegatron, PTC, Siemens, Synopsys e TSMC, estão usando as ferramentas de IA física da NVIDIA para acelerar o desenvolvimento de IA física.
A NVIDIA anuncia uma grande coleção de skills e ferramentas de código aberto de IA física que ajudam os desenvolvedores a transformarem fluxos de trabalho complexos de robótica, veículos autônomos (AV), IA de visão e gêmeos digitais industriais em tarefas executáveis por agentes, reduzindo os custos, o tempo e a complexidade da criação de fluxos de trabalho de IA física em escala.
À medida que os agentes de IA evoluem da escrita de código para a orquestração de tarefas inteiras de desenvolvimento, a IA física é a próxima fronteira. As skills de IA física da NVIDIA, disponíveis como parte do NVIDIA Agent Toolkit, permitem que os agentes usem bibliotecas, modelos e frameworks da NVIDIA para acelerar os pipelines de geração de dados, simulação, treinamento, avaliação e implantação por trás de robôs, AVs, fábricas e laboratórios.
"Os agentes de IA estão revolucionando o desenvolvimento de software, e essa mudança agora está chegando à IA física, estendendo-se aos sistemas que vão transformar transporte, manufatura, saúde e robótica", diz Jensen Huang, fundador e CEO da NVIDIA. "Quando os agentes puderem usar diretamente as bibliotecas, modelos e frameworks da NVIDIA, o desenvolvimento de IA física avançará mais rápido, permitindo que os desenvolvedores construam os robôs, veículos autônomos e sistemas industriais do futuro em um ritmo incrível."
Ferramentas e skills prontas para agentes no desenvolvimento de IA Física
A NVIDIA está otimizando todo o seu stack de IA física para agentes, transformando bibliotecas, modelos e frameworks em ferramentas que podem ser chamadas por agentes. Isso inclui os modelos de fundação de mundo NVIDIA Cosmos™ para raciocínio e geração do mundo físico, as bibliotecas NVIDIA Omniverse™ para simulação e gêmeos digitais, o NVIDIA Isaac™ para simulação robótica e aprendizado de robôs, o NVIDIA Metropolis para IA de visão, o NVIDIA Alpamayo para direção autônoma e a plataforma NVIDIA Jetson™ para desenvolvimento de IA de borda.
Para ajudar os desenvolvedores a aplicarem essas ferramentas, a NVIDIA está lançando novas skills como parte do NVIDIA Agent Toolkit, a fim de transformar os processos de desenvolvimento de IA física em instruções repetíveis que os agentes de codificação possam seguir. Isso inclui quais ferramentas chamar, quais saídas produzir e como os desenvolvedores podem validar os resultados.
Os desenvolvedores também podem construir e implantar agentes autônomos com segurança usando essas skills com o blueprint NVIDIA NemoClaw™ e o runtime NVIDIA OpenShell™, que fornece governança de segurança e privacidade baseada em políticas em hardware local ou na nuvem.
As skills e ferramentas de IA física da NVIDIA estão acelerando o desenvolvimento com agentes em:
- Robótica e IA de borda: Os desenvolvedores de robôs podem usar skills para acelerar todo o pipeline de desenvolvimento robótico, desde a geração de dados de treinamento de percepção e mobilidade até a simulação, automatizando o treinamento de navegação, avançando o aprendizado de robôs e ajustando sistemas de borda baseados em Jetson para implantação;
- Veículos autônomos: Para desenvolvedores de AV, as skills podem orientar os agentes a reconstruírem dados capturados por frotas em ambientes de simulação, gerar cenários de direção foto realistas em escala e executar aprendizado por reforço em malha fechada para ampliar a cobertura de treinamento e avaliação;
- Agentes de IA de visão em tempo real: Para inspeção automatizada e inteligência de vídeo, as skills de agentes ajudam as equipes a gerarem dados de treinamento sintéticos, ajustar modelos (fine-tune), automatizar a rotulagem e construir agentes de IA de vídeo que pesquisam, resumem e analisam vídeos ao vivo ou gravados;
- IA industrial: Os desenvolvedores de software industrial podem usar essas skills para converter dados de engenharia em ativos de desenho assistido por computador (CAD) para simulação de gêmeos digitais, otimizando grandes cenas OpenUSD com menos configuração manual;
- Saúde: Antes de implantar a automação em ambientes clínicos, as equipes de saúde podem orientar os agentes na criação de gêmeos digitais de ambientes hospitalares, na geração de dados sim-to-real e em testes de políticas com software-in-the-loop.
As skills podem ser combinadas e integradas em sistemas de agentes maiores, permitindo que os desenvolvedores orquestrem e automatizem fluxos de trabalho complexos, como geração de dados, simulação, otimização, ajuste de inferência, avaliação contínua e muito mais.
"Por muito tempo, construir robôs, veículos autônomos e gêmeos digitais foi caro e demorado demais para a maioria das empresas tentar. Ao abrir essas skills e ferramentas, a NVIDIA encurta o caminho entre a ideia e o sistema autônomo funcionando, e abre a porta para empresas que antes nem conseguiam começar e que se decide quem vai liderar a próxima onda da indústria” comenta Marcio Aguiar, diretor da divisão Enterprise da NVIDIA para América Latina.
Líderes do setor constroem com as tecnologias de IA física da NVIDIA
Líderes do setor em manufatura, veículos autônomos, saúde e software industrial estão usando as bibliotecas de IA física da NVIDIA para avançar o desenvolvimento de sistemas autônomos e IA industrial.
À medida que essas bibliotecas se tornam prontas para agentes, os desenvolvedores podem usar as skills da NVIDIA para ajudar os agentes a automatizarem a configuração, a execução e a iteração em fluxos de trabalho complexos de IA física.
Na manufatura eletrônica, a TSMC e a Pegatron estão ajustando modelos de inspeção visual. A Pegatron reduziu em 67% o tempo de treinamento e implantação de modelos usando dados sintéticos gerados pela skill Defect Image Generation.
A Delta Electronics gerou dados sintéticos de defeitos e usou a skill para detectar excesso de solda em barramentos metálicos, melhorando a taxa de detecção em 17%. A Inventec desenvolveu seu pipeline de inspeção visual Observation Agent integrando a skill Defect Image Generation, reduzindo em 30% o esforço de coleta de dados de defeitos na fabricação de chassis de laptops. A Foxconn, em parceria com a DeepHow, usou a skill para melhorar a eficiência da manufatura ao detectar erros precocemente, aumentando o first pass yield em cerca de 3%.
No segmento de veículos autônomos, a Li Auto, a Afari e a DeepRoute.ai estão usando os modelos NVIDIA Omniverse NuRec para reconstrução e renderização de cenas neurais, gerando mais de 1.000 reconstruções e mais de 300.000 renderizações e simulações por dia. Além disso, elas estão usando o novo repositório de skills de agentes para acelerar e aprimorar o desenvolvimento de sistemas de direção autônoma mais seguros e capazes.
Na IA industrial, a Cadence, a Dassault Systèmes, a Siemens e a Synopsys estão usando as bibliotecas e skills do NVIDIA Omniverse para inspeção de dados de engenharia, simulação e gêmeos digitais interativos. A PTC, a MetAI e a Lightwheel estão utilizando o framework NVIDIA Isaac Sim™ e fluxos de trabalho baseados em OpenUSD para transformar dados de CAD em ativos e ambientes prontos para simulação. Como parte de seu roadmap Autonomous Fab 2030, a SK hynix está implementando gêmeos digitais de fábricas de semicondutores usando o NVIDIA Omniverse e colaborando com a NVIDIA e a SK Telecom para validar o NVIDIA Agent Toolkit para IA física específica para manufatura.
A 1x, Agile Robots, Agility, FieldAI, Hexagon Robotics, NEURA Robotics, Skild AI e Universal Robots estão entre os líderes em robótica que usam o stack de IA física pronto para agentes da NVIDIA para acelerar o desenvolvimento robótico, da geração de dados à implantação.
A Foxconn e a Compal estão usando o NVIDIA Isaac for Healthcare para acelerar a robótica hospitalar. A Foxconn está escalando o Nurabot em diversos hospitais e ambientes de cuidados de longo prazo, levando robótica com IA ao atendimento de pacientes, além de apresentar seu novo Scrub Nurse Collaborative Robot para ajudar a otimizar os fluxos de trabalho de salas de cirurgia. A Compal está avançando o processo de desenvolvimento de seu robô PolyMedX rumo a uma plataforma de orquestração para todo o hospital, integrando simulação, IA e operações no mundo real.
Disponibilidade
As ferramentas e skills de agentes de IA física da NVIDIA já estão disponíveis abertamente por meio do GitHub e do skills.sh para uso com qualquer agente de codificação.
As skills e ferramentas de agentes para geração de dados sintéticos — Neural Reconstruction, Video Augmentation, Defect Image Generation — também estão disponíveis para teste imediato no NVIDIA Brev como Physical AI Launchables, ambientes pré-configurados que reúnem skills e ferramentas de agentes para geração e avaliação mais rápidas de dados sintéticos.
A Microsoft, a CoreWeave e a Nebius estão integrando essas skills e ferramentas de agentes a seus serviços de nuvem para permitir que os desenvolvedores simplifiquem e escalem a geração e a implantação de dados sintéticos.
Assista ao keynote de Huang, saiba mais no NVIDIA GTC Taipei e explore as sessões sobre IA física.
Sobre a NVIDIA
Desde sua fundação em 1993, a NVIDIA (NASDAQ: NVDA) tem sido pioneira em computação acelerada. A invenção da GPU pela empresa em 1999 estimulou o crescimento do mercado de games para PC, redefiniu a computação gráfica, iniciou a era da IA moderna e tem ajudado a digitalização industrial em todos os mercados. A NVIDIA agora é uma empresa de infraestrutura de computação full-stack com soluções em escala de data center que estão revolucionando o setor. Mais informações em: https://www.nvidia.com/pt-br/.
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02/06/2026
