Resumen:
- NVIDIA lanza una amplia colección de código abierto de skills y herramientas para agentes de IA física, que abarca NVIDIA Omniverse, Cosmos, Alpamayo y Metropolis para robótica, vehículos autónomos, IA de visión y gemelos digitales industriales;
- Las nuevas skills de IA física transforman los complejos flujos de trabajo de entrenamiento, evaluación e implementación de la IA física en instrucciones repetibles, optimizadas y ejecutables por agentes;
- Líderes del sector, entre los que se incluyen Agile Robots, Cadence, Dassault Systèmes, Delta Electronics, Foxconn, Pegatron, PTC, Siemens, Synopsys y TSMC, están utilizando las herramientas de IA física de NVIDIA para acelerar el desarrollo de la IA física.
NVIDIA GTC Taipei — 01 de junio de 2026 — NVIDIA anuncia una amplia colección de skills y herramientas de código abierto de IA física que ayudan a los desarrolladores a transformar flujos de trabajo complejos de robótica, vehículos autónomos (AV), IA de visión y gemelos digitales industriales en tareas ejecutables por agentes, lo que reduce los costos, el tiempo y la complejidad de la creación de flujos de trabajo de IA física a gran escala.
A medida que los agentes de IA pasan de escribir código a coordinar tareas completas de desarrollo, la IA física es la próxima frontera. Las skills de IA física de NVIDIA, disponibles como parte del NVIDIA Agent Toolkit, permiten a los agentes utilizar bibliotecas, modelos y marcos de NVIDIA para acelerar los procesos de generación de datos, simulación, entrenamiento, evaluación e implementación que hay detrás de robots, vehículos autónomos, fábricas y laboratorios.
“Los agentes de IA están revolucionando el desarrollo de software, y este cambio está llegando ahora a la IA física, extendiéndose a los sistemas que transformarán el transporte, la fabricación, la salud y la robótica”, afirma Jensen Huang, fundador y director ejecutivo de NVIDIA. “Cuando los agentes puedan utilizar directamente las bibliotecas, los modelos y los marcos de NVIDIA, el desarrollo de la IA física avanzará más rápido, lo que permitirá a los desarrolladores construir los robots, los vehículos autónomos y los sistemas industriales del futuro a un ritmo increíble”.
Herramientas y skills listas para usar para los agentes en el desarrollo de IA física
NVIDIA está optimizando toda su pila de IA física para agentes, transformando bibliotecas, modelos y marcos de trabajo en herramientas a las que pueden recurrir los agentes. Esto incluye los modelos de base del mundo NVIDIA Cosmos™ para el razonamiento y la generación del mundo físico, las bibliotecas NVIDIA Omniverse™ para simulación y gemelos digitales, NVIDIA Isaac™ para simulación robótica y aprendizaje de robots, NVIDIA Metropolis para IA de visión, NVIDIA Alpamayo para conducción autónoma y la plataforma NVIDIA Jetson™ para el desarrollo de IA en el borde.
Para ayudar a los desarrolladores a aplicar estas herramientas, NVIDIA está lanzando nuevas skills como parte del NVIDIA Agent Toolkit, con el fin de transformar los procesos de desarrollo de IA física en instrucciones repetibles que los agentes de codificación puedan seguir. Esto incluye qué herramientas utilizar, qué resultados generar y cómo los desarrolladores pueden validar los resultados.
Los desarrolladores también pueden crear e implementar agentes autónomos de forma segura utilizando estas skills con el blueprint NVIDIA NemoClaw™ y el entorno de ejecución NVIDIA OpenShell™, que proporciona una gestión de la seguridad y la privacidad basada en políticas, tanto en hardware local como en la nube.
Las skills y herramientas de IA física de NVIDIA están acelerando el desarrollo con agentes en:
- Robótica e IA en el borde: Los desarrolladores de robots pueden utilizar skills para acelerar todo el proceso de desarrollo robótico, desde la generación de datos de entrenamiento de percepción y movilidad hasta la simulación, automatizando el entrenamiento de navegación, mejorando el aprendizaje de los robots y ajustando los sistemas en el borde basados en Jetson para su implementación;
- Vehículos autónomos: Para los desarrolladores de vehículos autónomos, las skills pueden guiar a los agentes a reconstruir los datos capturados por las flotas en entornos de simulación, generar escenarios de conducción fotorrealistas a escala y ejecutar el aprendizaje por refuerzo en bucle cerrado para ampliar la cobertura del entrenamiento y la evaluación;
- Agentes de IA de visión en tiempo real: para la inspección automatizada y la inteligencia de vídeo, las skills de los agentes ayudan a los equipos a generar datos de entrenamiento sintéticos, ajustar modelos (fine-tune), automatizar el etiquetado y crear agentes de IA de vídeo que buscan, resumen y analizan vídeos en directo o grabados;
- IA industrial: Los desarrolladores de software industrial pueden utilizar estas skills para convertir datos de ingeniería en activos de diseño asistido por computadora (CAD) para la simulación de gemelos digitales, optimizando grandes escenas OpenUSD con menos configuración manual;
- Salud: Antes de implementar la automatización en entornos clínicos, los equipos de salud pueden orientar a los agentes en la creación de gemelos digitales de entornos hospitalarios, en la generación de datos “sim-to-real” y en la prueba de políticas con software-in-the-loop.
Las skills se pueden combinar e integrar en sistemas de agentes más amplios, lo que permite a los desarrolladores coordinar y automatizar flujos de trabajo complejos, como la generación de datos, la simulación, la optimización, el ajuste de la inferencia, la evaluación continua y mucho más.
“Durante mucho tiempo, construir robots, vehículos autónomos y gemelos digitales ha sido demasiado caro y lento como para que la mayoría de las empresas se atrevieran a intentarlo. Al poner a disposición estas habilidades y herramientas, NVIDIA acorta el camino entre la idea y el sistema autónomo en funcionamiento, y abre la puerta a empresas que antes ni siquiera podían empezar y que decidirán quién liderará la próxima ola de la industria”, comenta Marcio Aguiar, director de la división Enterprise de NVIDIA para América Latina.
Los líderes del sector construyen con las tecnologías de IA física de NVIDIA
Los líderes del sector en fabricación, vehículos autónomos, salud y software industrial están utilizando las bibliotecas de IA física de NVIDIA para impulsar el desarrollo de sistemas autónomos y de IA industrial.
A medida que estas bibliotecas se adaptan a los agentes, los desarrolladores pueden utilizar las skills de NVIDIA para ayudar a los agentes a automatizar la configuración, la ejecución y la iteración en flujos de trabajo complejos de IA física.
En el sector de la fabricación electrónica, TSMC y Pegatron están ajustando modelos de inspección visual. Pegatron ha reducido en un 67% el tiempo de entrenamiento e implementación de los modelos utilizando datos sintéticos generados por la skill Defect Image Generation.
Delta Electronics generó datos sintéticos de defectos y utilizó la skill para detectar el exceso de soldadura en los busbars metálicos, mejorando la tasa de detección en un 17%. Inventec desarrolló su proceso de inspección visual Observation Agent integrando la skill Defect Image Generation, lo que redujo en un 30% el esfuerzo de recopilación de datos de defectos en la fabricación de chasis de computadoras portátiles. Foxconn, en colaboración con DeepHow, utilizó la skill para mejorar la eficiencia de la fabricación mediante la detección temprana de errores, aumentando el rendimiento de primera pasada en aproximadamente un 3%.
En el sector de los vehículos autónomos, Li Auto, Afari y DeepRoute.ai están utilizando los modelos NVIDIA Omniverse NuRec para la reconstrucción y el renderizado de escenas neuronales, generando más de 1.000 reconstrucciones y más de 300.000 renderizados y simulaciones al día. Además, están utilizando el nuevo repositorio de skills de agentes para acelerar y mejorar el desarrollo de sistemas de conducción autónoma más seguros y capaces.
En el ámbito de la IA industrial, Cadence, Dassault Systèmes, Siemens y Synopsys están utilizando las bibliotecas y las capacidades de NVIDIA Omniverse para la inspección de datos de ingeniería, la simulación y los gemelos digitales interactivos. PTC, MetAI y Lightwheel están utilizando el marco NVIDIA Isaac Sim™ y flujos de trabajo basados en OpenUSD para transformar datos CAD en activos y entornos listos para la simulación. Como parte de su hoja de ruta Autonomous Fab 2030, SK hynix está implementando gemelos digitales de fábricas de semiconductores utilizando NVIDIA Omniverse y colaborando con NVIDIA y SK Telecom para validar el NVIDIA Agent Toolkit para IA física específica para la fabricación.
1x, Agile Robots, Agility, FieldAI, Hexagon Robotics, NEURA Robotics, Skild AI y Universal Robots se encuentran entre los líderes en robótica que utilizan la pila de IA física lista para agentes de NVIDIA con el fin de acelerar el desarrollo robótico, desde la generación de datos hasta la implementación.
Foxconn y Compal están utilizando NVIDIA Isaac for Healthcare para acelerar la robótica hospitalaria. Foxconn está implementando el Nurabot en diversos hospitales y entornos de cuidados a largo plazo, llevando la robótica con IA a la atención de pacientes, además de presentar su nuevo Scrub Nurse Collaborative Robot para ayudar a optimizar los flujos de trabajo en los quirófanos. Compal está avanzando en el desarrollo de su robot PolyMedX hacia una plataforma de orquestación para todo el hospital, integrando simulación, IA y operaciones en el mundo real.
Disponibilidad
Las herramientas y skills para agentes de IA física de NVIDIA ya están disponibles de forma abierta a través de GitHub y skills.sh para su uso con cualquier agente de programación.
Las skills y herramientas de los agentes para la generación de datos sintéticos — Neural Reconstruction, Video Augmentation, Defect Image Generation — también están disponibles para probar de inmediato en NVIDIA Brev como Physical AI Launchables, entornos preconfigurados que reúnen skills y herramientas de agentes para una generación y evaluación más rápidas de datos sintéticos.
Microsoft, CoreWeave y Nebius están integrando estas skills y herramientas de agentes en sus servicios en la nube para permitir a los desarrolladores simplificar y ampliar la generación y la implementación de datos sintéticos.
Mira el keynote de Huang, obtén más información en NVIDIA GTC Taipei y explora las sesiones sobre IA física.
Acerca de NVIDIA
Desde su fundación en 1993, NVIDIA (NASDAQ: NVDA) ha sido pionera en el campo de la aceleración computacional. La invención de la GPU por parte de la compañía en 1999 estimuló el crecimiento del mercado de juegos para PC, redefinió los gráficos por ordenador, inauguró la era de la IA moderna y ha contribuido a la digitalización industrial en todos los mercados. En la actualidad, NVIDIA es una empresa de infraestructuras informáticas completas con soluciones a escala de centro de datos que están revolucionando la industria. Para saber más: Link.
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Ciertas declaraciones en este comunicado de prensa, que incluyen, entre otras, declaraciones sobre: que el momento de ChatGPT para la IA física ha llegado; que los robotaxis están entre los primeros en beneficiarse; que Alpamayo está llevando el razonamiento a los vehículos autónomos, lo que les permite pensar en escenarios poco frecuentes, conducir de manera segura en entornos complejos y explicar sus decisiones de conducción; y que es la base para una autonomía escalable segura; los beneficios, el impacto, el desempeño y la disponibilidad de los productos, servicios y tecnologías de NVIDIA; las expectativas con respecto a los acuerdos de NVIDIA con terceros, incluidos sus colaboradores y socios; las expectativas con respecto a los desarrollos tecnológicos; y otras afirmaciones que no son hechos históricos son declaraciones prospectivas en el sentido de la sección 27A de la Ley de Valores de 1933, en su versión modificada, y la sección 21E de la Ley de Bolsa de Valores de 1934, en su versión modificada, que están sujetas a las disposiciones de “puerto seguro” creadas por esas secciones, basadas en las creencias y suposiciones de la administración y en la información actualmente disponible para la misma, y que están sujetas a riesgos e incertidumbres que podrían causar que los resultados sean sustancialmente diferentes de las expectativas. Los factores importantes que podrían causar que los resultados reales difieran sustancialmente incluyen: las condiciones económicas y políticas globales; la dependencia de NVIDIA de terceros para la fabricación, el ensamblaje, el empaquetado y la prueba de los productos de NVIDIA; el impacto del desarrollo tecnológico y la competencia; el desarrollo de nuevos productos y tecnologías, o mejoras a los productos y tecnologías actuales de NVIDIA; la aceptación por parte del mercado de los productos de NVIDIA o de los productos de los socios de NVIDIA; defectos de diseño, manufactura o software; cambios en las preferencias o demandas de los consumidores; cambios en las normas e interfaces de la industria; pérdidas inesperadas de desempeño de los productos o tecnologías de NVIDIA cuando se integran en los sistemas; y cambios en las leyes y regulaciones aplicables, así como otros factores detallados ocasionalmente en los informes más recientes que NVIDIA presenta ante la Comisión de Valores y Bolsa (SEC), que incluyen, entre otros, su informe anual en el Formulario 10-K e informes trimestrales en el Formulario 10-Q. Las copias de los informes presentados ante la SEC se publican en el sitio web de la empresa y están disponibles a través de NVIDIA sin costo alguno. Estas declaraciones prospectivas no son garantías de desempeño futuro y solo se refieren a la fecha del presente documento. Además, NVIDIA renuncia a cualquier obligación de actualizar estas declaraciones prospectivas para reflejar circunstancias o eventos futuros, excepto cuando lo exija la ley.
Muchos de los productos y características descritos en el presente documento se encuentran en etapa de desarrollo, y se ofrecerán cuando y si llegan a estar disponibles. Las declaraciones anteriores no pretenden ser ni deben interpretarse como un compromiso, promesa u obligación legal. Además, el desarrollo, el lanzamiento y los tiempos de cualquier característica o funcionalidad descritos para nuestros productos están sujetos a cambios y quedan a exclusivo criterio de NVIDIA. NVIDIA no tendrá ninguna responsabilidad por faltas de entrega o retrasos en la entrega de cualquiera de los productos, características o funciones presentados en este documento.
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01/06/2026
