Nvidia GR00T 2 aprende una tarea con cinco demostraciones y acierta 95% de las veces

El nuevo modelo robótico de Nvidia, GR00T 2, está diseñado para aprender una tarea manual a partir de unas pocas demostraciones, en lugar de requerir un largo proceso de entrenamiento. Muéstrale una tarea una vez y, en las pruebas de la propia Nvidia, la resuelve correctamente la mayoría de las veces. Muéstrasela unas cuantas veces más y rara vez falla. Esto es importante porque, por lo general, enseñar una nueva tarea a un brazo robótico ha implicado guiarlo repetidamente por los movimientos mediante control remoto, una etapa lenta y costosa a la hora de poner robots a trabajar.

Nvidia describe GR00T 2 como un modelo de acción de mundo abierto. Es un tipo de IA que observa una escena, predice cómo cambiará con sus movimientos y luego actúa. Funciona con los modelos de mundo Cosmos de Nvidia y fue entrenado con una combinación de grabaciones de robots y videos de personas. Entre estos últimos hay una colección de videos en primera persona de personas usando las manos, que Nvidia publicó como código abierto.

Las cifras provienen de la evaluación de Nvidia sobre 50 tareas de manipulación. Sin una demostración específica de cada tarea, GR00T 2 completó al menos una vez 40 de las 50. Con una sola demostración por tarea, su tasa promedio de éxito fue del 71%; con cinco, subió al 95%. Nvidia afirma que el modelo puede observar a una persona realizar una tarea y transferir esa habilidad a otro tipo de robot sin necesidad de grabaciones de robots. Los agentes de IA también pueden usarlo mediante una API para encadenar habilidades y recuperarse cuando falla un paso.

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Algunas de esas capacidades anunciadas ya están siendo probadas en etapas iniciales. Foxconn, en Taiwán, está aplicando GR00T 2 a la automatización de fábricas para la fabricación de servidores; Siemens lo está evaluando en distintas tareas industriales, y Nexuni lo está probando para manipular ropa y prendas de lavandería. MicroAGI lo entrenó aún más mediante aprendizaje por refuerzo para cambiar cables Ethernet con un brazo robótico.

Junto con el modelo, Nvidia lanzó Isaac Lab 3.0, el marco de código abierto que los investigadores utilizan para entrenar robots en simulaciones antes de poner en riesgo hardware real. Su integración más estrecha con Newton, un motor de física abierto, permite simular materiales flexibles, como cables y telas, además de manos robóticas con muchas articulaciones. En una prueba de referencia de manipulación con manos, Nvidia midió un rendimiento de entrenamiento hasta 2,5 veces superior al de la versión anterior, Isaac Lab 2.3. En la práctica, eso significa que se pueden hacer más rondas de práctica con el mismo tiempo de cómputo.

Hay algunas limitaciones que conviene tener presentes. Las tasas de éxito son mediciones de la propia Nvidia, y completar una tarea «al menos una vez» está muy lejos de poder realizarla durante todo el día en una línea de producción. Los puestos de GR00T 2 entre los tres primeros en tablas de clasificación de robótica como RoboCasa365, RoboLab, RoboDojo y MolmoSpaces también son afirmaciones de Nvidia y, en su mayoría, corresponden a simulaciones. Nvidia presenta el modelo como abierto, pero, al momento de escribir este artículo, sus pesos aún no aparecían en las páginas de GitHub o Hugging Face de la compañía, donde la versión descargable más reciente sigue siendo GR00T N1.7. Tampoco hay nada que los consumidores puedan comprar. Se trata de un conjunto de herramientas para fabricantes de robots y laboratorios, no de un robot para el hogar.

Para quienes están fuera de un laboratorio de investigación, el cambio se notará poco a poco en robots de almacén, fábricas y servicios que necesiten menos supervisión antes de ponerse a trabajar. Como las herramientas son de código abierto y están publicadas en línea, laboratorios y startups de cualquier lugar pueden utilizarlas: desde socios de Nvidia en Corea, como RLWRLD, hasta universidades de Europa y América Latina.

Nvidia presentó GR00T 2 e Isaac Lab 3.0 el 9 de noviembre de 2026, durante la Conference on Robot Learning, en Austin, Texas. Al mismo tiempo, lanzó una versión preliminar para desarrolladores de Isaac Lab-Arena 0.4, su herramienta para probar políticas robóticas en miles de variaciones, junto con dos nuevos puntos de referencia abiertos, DexBench y VABAR, creados para medir qué tan bien realizan los robots tareas industriales. Nvidia no ha anunciado cuándo estarán disponibles para descarga pública los pesos de GR00T 2.

Etiquetas: Nvidia, robótica, robots humanoides, Foxconn, GR00T 2, Isaac Lab

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