Con más de 2 millones de desarrolladores registrados en su ecosistema de robótica, NVIDIA confirma que la robótica con inteligencia artificial ya no se encuentra únicamente en laboratorios o proyectos piloto. La adopción práctica se ha extendido a empresas de distintos sectores, que utilizan plataformas como Jetson, Isaac Sim y tecnologías de computación en el edge para automatizar tareas físicas en entornos reales.
Desde 2014, el lanzamiento de NVIDIA Jetson ha sido el eje de esta transformación. Actualmente, más de 1.000 socios —entre fabricantes de hardware, desarrolladores de software y proveedores de sensores— conforman un ecosistema que ha facilitado la adopción de soluciones de edge AI por parte de más de 7.000 empresas.
Uno de los avances recientes más relevantes es el desarrollo de la plataforma Jetson Thor, una unidad de procesamiento diseñada específicamente para robótica física y humanoide, capaz de ejecutar modelos generativos, redes neuronales y algoritmos de visión artificial directamente en el robot, sin depender de la nube. Esto permite una mayor autonomía, velocidad de respuesta y control local sobre los datos.
El stack de software de NVIDIA, que abarca desde el desarrollo en la nube hasta la ejecución en dispositivos perimetrales, integra herramientas como Isaac SDK e Isaac Sim, fundamentales para la simulación de entornos y la validación de algoritmos antes del despliegue. También se incorporan soluciones como NVIDIA Metropolis para visión por computador en escenarios urbanos e industriales, y Holoscan para procesado de sensores en tiempo real.
Agricultura de precisión sin productos químicos
En el sector agrícola, Carbon Robotics ha desarrollado un sistema que combina IA, procesamiento de imágenes y potencia de cálculo para eliminar malas hierbas sin recurrir a herbicidas. Su equipo LaserWeeder G2, con un ancho de trabajo de 6 metros, incluye 12 módulos, cada uno equipado con dos GPUs NVIDIA, sumando 24 procesadores gráficos que operan simultáneamente.
Esta infraestructura permite escanear campos agrícolas en tiempo real, identificar plantas no deseadas con visión por computadora y eliminarlas con pulsos láser de alta precisión. Según la empresa, el sistema puede destruir hasta 10.000 malas hierbas por minuto.
Un componente clave es la generación y uso de grandes volúmenes de datos visuales. Las imágenes recogidas por los robots alimentan un sistema de etiquetado que ha creado lo que podría ser la mayor base de datos agrícola etiquetada del mundo, con más de 65 millones de imágenes. Esta base sustenta el desarrollo del modelo fundacional de Carbon Robotics, bautizado como “large plant model”, siguiendo un enfoque similar al de los modelos de lenguaje de gran escala.
Cuando los componentes de hardware dejan de ser aptos para el campo, se reutilizan en un centro de datos en Seattle, donde se emplean para entrenar nuevas versiones del modelo. La compañía optimiza sus redes neuronales con la herramienta NVIDIA TensorRT, lo que mejora la eficiencia de los algoritmos durante la inferencia sobre el terreno.
Además, Carbon ha abordado otro reto estructural: la escasez de mano de obra agrícola. Su AutoTractor, una solución de conducción autónoma para tractores existentes, está diseñado para funcionar las 24 horas bajo supervisión remota, permitiendo intervenir en caso de imprevistos, como la aparición de animales en el campo. Con más de 150 unidades LaserWeeder desplegadas en 14 países y más de 30.000 millones de malas hierbas eliminadas, la empresa busca escalar estas soluciones en respuesta a la creciente demanda de automatización en entornos rurales.
Robots de reparto adaptados al entorno urbano
En el segmento de entrega urbana, Serve Robotics opera con una flota de vehículos autónomos de pequeño tamaño equipados con múltiples sensores y procesadores, incluidos tres GPUs NVIDIA por unidad, uno de ellos basado en el modelo Jetson Orin AGX.
Estos robots deben desplazarse por entornos urbanos con alta densidad de peatones, vehículos y obstáculos cambiantes. Para lograrlo, combinan cámaras RGB, sensores lidar y sistemas de navegación en tiempo real. La necesidad de respuesta inmediata hace indispensable ejecutar el procesamiento directamente en el robot, sin depender de servidores externos.
Actualmente, la empresa colabora con plataformas como Uber Eats, 7-Eleven o Shake Shack, y tiene previsto alcanzar las 2.000 unidades operativas antes de finalizar el año. Está presente en ciudades como Chicago, Los Ángeles, Miami y Dallas-Fort Worth, y sus servicios llegan ya a unos 1,8 millones de usuarios potenciales en EE. UU.
La estrategia de desarrollo se apoya en Isaac Sim, que permite simular múltiples escenarios urbanos y validar algoritmos antes de su uso en la vía pública. A ello se suma la adquisición reciente de Vayu Robotics, una empresa especializada en modelos fundacionales y entrenamiento basado en simulación, con la que busca acelerar el desarrollo de navegación autónoma mediante entrenamiento sintético y datasets reales.
Estos avances también han tenido repercusión en medios populares: los robots de Serve han aparecido en producciones como la nueva entrega de Superdetective en Hollywood y una película próxima con Seth Rogen y Keanu Reeves, reflejando una creciente aceptación pública de estas tecnologías.
Automatización de transporte interno en fábricas y almacenes
En entornos industriales, Peer Robotics ha diseñado sistemas autónomos como el Peer 3000, un robot tipo transpaleta motorizada que puede mover hasta 1.360 kg y automatizar el traslado de carros, trolleys y palets dentro de plantas de producción o centros logísticos.
Basado en Jetson AGX Orin, este vehículo emplea múltiples cámaras y sensores para percibir su entorno, planificar rutas y evitar colisiones. Gracias al procesamiento en el edge, el sistema puede operar de forma segura y eficiente incluso en entornos dinámicos con presencia humana.
La empresa utiliza Isaac Sim para validar su software en escenarios virtuales, acelerando los tiempos de comercialización. Esta capacidad resulta especialmente útil cuando se enfrenta a nuevas configuraciones de palets o cambios en la distribución física del almacén.
Los datos recogidos por los robots se integran en el Peer Robotics Dashboard, una herramienta que ofrece visibilidad operativa a los responsables de planta, permitiéndoles tomar decisiones basadas en métricas reales. La compañía también se está preparando para incorporar Jetson Thor, con el objetivo de ejecutar modelos más exigentes y reforzar el tratamiento de datos confidenciales en el propio dispositivo.
Robots funcionales con impacto operativo directo
El despliegue real de estas soluciones en sectores como la agricultura, la logística urbana o la gestión de almacenes demuestra que los robots autónomos impulsados por IA ya no son una promesa futura, sino una herramienta operativa presente. La combinación de procesamiento local, modelos entrenados con datos reales y simulación avanzada está reduciendo las barreras de entrada y mejorando el retorno de inversión para empresas que adoptan este tipo de soluciones.
Más allá del número de desarrolladores, lo que marca un punto de inflexión es la capacidad de estos sistemas para ejecutar tareas complejas en entornos no controlados, desde campos de cultivo hasta calles transitadas y líneas de ensamblaje. Las empresas que integran estas tecnologías pueden acceder a procesos más resilientes, adaptativos y sostenibles, sin necesidad de rediseñar por completo su infraestructura operativa.
