NVIDIA ha presentado su nuevo robot “Brain” de $ 3,499, Jetson Thor, diseñado para llevar la toma de decisiones de IA directamente a las industrias que van desde la fabricación hasta la atención médica. El anuncio se alinea con la visión del CEO Jensen Huang de “AI física”, la cuarta y última ola de la evolución de la IA, donde la IA está profundamente integrada en aplicaciones del mundo real y sistemas de automatización avanzados, incluidos robots similares a los humanos.
Durante su discurso de apertura en la conferencia anual de GTC de NVIDIA en marzo, Huang describió la progresión de la IA a través de cuatro fases distintas. La primera ola, la IA de percepción, que comenzó hace aproximadamente una década, se centró en la capacidad de reconocer el habla y clasificar las imágenes. La segunda ola, la IA generativa, caracterizada por modelos de gran lenguaje como ChatGPT, ha dominado los últimos cinco años, produciendo texto e imágenes basados en patrones predictivos. La onda actual, AIGA AI, permite que los modelos de IA razonen y realicen tareas de forma independiente. Huang postula que la IA física representa la culminación de estos avances, integrando la IA en aplicaciones tangibles del mundo real.
El kit de desarrolladores de Jetson Thor, con un precio de $ 3,499, está programado para comenzar a enviar el próximo mes. El anuncio vio un ligero aumento en las acciones de Nvidia, que aumentó aún más el martes por la mañana. Impulsado por Blackwell Chips de Nvidia, Jetson Thor promete “rendimiento y escalabilidad inigualables” para manejar las demandas computacionales de los modelos de IA generativos. Según NVIDIA, Jetson Thor ofrece “hasta 7.5 veces un cálculo de IA más alto y 3.5x mejor eficiencia energética” en comparación con su predecesor. El sistema está diseñado para permitir que los robots perciban y respondan a su entorno en tiempo real, una capacidad crucial para expandir la adopción de IA en el mundo físico.
Jetson Thor es una computadora compacta destinada a instalarse dentro de un robot, lo que permite ejecutar simultáneamente múltiples modelos de IA para la percepción, la comprensión y la acción sin depender de la conectividad en la nube. Nvidia lo compara con la integración de un capataz, un oficial de seguridad y un navegador en un solo sistema, lo que permite que un robot identifique los peligros, reduzca los obstáculos y mantenga la eficiencia operativa. La combinación de potencia y software a bordo permite a los robots administrar múltiples tareas simultáneamente, similar a un controlador de controlador, escuchar sirenas y cambiar carriles, lo que resulta en movimientos más suaves, toma de decisiones más rápida y un rendimiento confiable.
Nvidia está expandiendo activamente sus capacidades de IA más allá de la capacitación de chatbots para incluir aplicaciones en el mundo físico. Esta expansión amplía el mercado objetivo de Nvidia para incluir sectores como logística, fabricación, atención médica, construcción, venta minorista y sistemas autónomos, todos los cuales priorizan el tiempo de actividad y la seguridad. El anuncio de NVIDIA destacó a los primeros adoptantes y evaluadores en el comercio electrónico, las industriales y la tecnología, lo que sugiere potenciales programas piloto a corto plazo que podrían conducir a pedidos más grandes.
Para los ingenieros de robótica, Jetson Thor ofrece una latencia reducida y menos errores. Permite que los robots reaccionen en milisegundos, haciendo la diferencia entre atrapar con éxito un objeto que cae y dejarlo caer, o navegar alrededor de un obstáculo en lugar de colisionar con él. Esta capacidad de respuesta es crucial porque cada segundo guardado se acumula en numerosas tareas, mientras que los incidentes de seguridad son costosos y perjudiciales. NVIDIA enfatiza la eficiencia energética y la capacidad del sistema para manejar múltiples tareas de IA simultáneamente, reduciendo el número de computadoras requeridas por robot y simplificando el diseño del sistema.
Actualmente, las empresas están adoptando Jetson Thor, respaldada por un ecosistema de desarrolladores construido alrededor de las herramientas ISAAC de NVIDIA para acelerar la creación de prototipos y la implementación. Los líderes empresariales pueden iniciar ensayos utilizando el kit de desarrolladores y luego escalar a través de módulos de producción si los programas piloto demuestran una mejor eficiencia o seguridad. El objetivo a largo plazo de NVIDIA es hacer que los robots sean tan comunes y confiables como otros equipos de capital, con IA manejada localmente para garantizar la velocidad, la capacidad y la capacidad de control.
Fortune utilizó la IA generativa para ayudar con el borrador inicial del artículo, que posteriormente fue verificado por precisión por un editor antes de la publicación.
