NVIDIA Apresenta GR00T 2 e Isaac Lab 3.0 no CoRL para Treinamento Avançado de Robôs

A NVIDIA apresentou avanços inovadores em robótica na CoRL 2026 Conference on Robot Learning (CoRL) em Austin, Texas. A empresa introduziu GR00T 2, um modelo de ação mundial, e Isaac Lab 3.0, uma estrutura de aprendizado de robô de código aberto, para melhorar a precisão e a escalabilidade do treinamento de robôs. Essas inovações têm como objetivo fechar a lacuna entre as demonstrações em laboratório e a implantação no mundo real, permitindo que os robôs executem tarefas complexas e habilidosas com maior autonomia e adaptabilidade.

GR00T 2: Um Salto em Modelos de Ação Mundial

GR00T 2, construído sobre NVIDIA Cosmos, é projetado para treinar robôs em manipulação habilidosa usando conjuntos de dados diversos, incluindo 100,000 horas de dados humanos egocêntricos de código aberto. As principais características do GR00T 2 incluem:

• Desempenho pronto para uso: Concluiu com sucesso 40 das 50 tarefas avaliadas sem demonstrações específicas para a tarefa.
• Transferência de habilidades: Permitindo que os robôs aprendam com demonstrações humanas e adaptem habilidades entre diferentes corpos robóticos.
• Generalização com dados mínimos: Alcançou uma taxa de sucesso de 71% em tarefas 50 com uma demonstração por tarefa, aumentando para 95% com cinco demonstrações.
• Controle do agente: Forneceu ferramentas para agentes de IA sequenciarem habilidades e se recuperarem de erros.

GR00T 2 está classificado entre os três principais modelos em benchmarks como RoboCasa365, RoboLab, RoboDojo e MolmoSpaces. Está sendo testado pela Nexuni para manuseio de lavanderia robótica, pela Foxconn para automação de fábricas e pela Siemens para aplicações industriais. A MicroAGI também utilizou o GR00T 2 para tarefas de troca de cabos Ethernet usando um braço robótico YAM.

Isaac Lab 3.0: Escalando o Treinamento de Robôs em Simulação

Isaac Lab 3.0 fornece uma plataforma robusta para treinar robôs em ambientes simulados antes de implantá-los no mundo real. A versão mais recente introduz:

• Integração física aprimorada: Suporta objetos deformáveis e sistemas articulados complexos usando o motor físico Newton.
• Aumento da taxa de treinamento: Alcançou até 2.5x a velocidade de treinamento de seu predecessor, Isaac Lab 2.3, em benchmarks de manipulação habilidosa baseada em visão.
• Ferramentas de simulação flexíveis: Permite que os pesquisadores alternem entre solucionadores NVIDIA PhysX e Newton, selecione renderizadores para treinamento baseado em percepção e apliquem bibliotecas de reforço pós-treinamento a modelos básicos como GR00T.

A Skild AI anunciou o resolvedor STEEL, um motor de física de corpo rígido construído sobre Newton, para acelerar ainda mais o treinamento de robôs com o Isaac Lab. A Flexion demonstrou como o Isaac Lab e o Newton apoiam seu modelo Reflect, combinando raciocínio e manipulação de corpo inteiro.

Esforços Colaborativos e Impacto Mais Amplio

A NVIDIA está trabalhando com parceiros como Ambi Robotics, Bosch Research, Siemens e UC Berkeley para trazer esses avanços à comunidade de robótica. A empresa também introduziu novos fluxos de trabalho, incluindo Vídeo para Dados, que converte vídeo humano em demonstrações de robôs simulados, e EgoHand, um modelo de reconstrução de movimento de mão 3D com mais de 40,000 downloads no Hugging Face dentro de 2 semanas após o lançamento.

Ao combinar simulação, modelos de ação mundial e fluxos de trabalho de robótica agentiva, as tecnologias mais recentes da NVIDIA visam acelerar o desenvolvimento de robôs capazes de realizar tarefas complexas em ambientes dinâmicos, abrindo o caminho para uma adoção industrial mais ampla.