Por Canuto  

Humanoid ampliará su colaboración con Nvidia para integrar cómputo de borde, sensores y herramientas de software en una plataforma para robots humanoides que procesan IA directamente a bordo.
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  • La empresa británica incorporará Nvidia Jetson Thor, Isaac OS, Holoscan Sensor Bridge y Holoscan SDK a su arquitectura robótica.
  • Humanoid afirma que Jetson Thor le permitió consolidar dos computadoras a bordo en un sistema y mantener la capacidad de cómputo.
  • La alianza busca reducir latencia y complejidad para coordinar percepción, inferencia y control en tiempo real.

Humanoid amplía su alianza con Nvidia para llevar más IA a sus robots

Humanoid, empresa de inteligencia artificial y robótica con sede en el Reino Unido, ampliará su colaboración con Nvidia para desarrollar la plataforma informática de su próxima generación de robots humanoides. El trabajo se centra en un entorno de ejecución de borde capaz de procesar IA directamente en los robots, con el propósito de que perciban, razonen y respondan al entorno físico en tiempo real.

La apuesta responde a un desafío central para la robótica humanoide: trasladar sistemas que funcionan en condiciones controladas hacia operaciones en entornos reales y, eventualmente, despliegues a mayor escala. Según la información publicada por Robotics & Automation News, las compañías integrarán componentes de hardware y software de Nvidia para conectar el procesamiento de sensores, los modelos de IA y las tareas de control del robot.

Una arquitectura de cómputo para robots autónomos

El acuerdo ampliado contempla la integración de Nvidia Jetson Thor, Nvidia Isaac OS, Nvidia Holoscan Sensor Bridge y Holoscan SDK. En conjunto, estas tecnologías servirán como base para procesar grandes volúmenes de datos de sensores, ejecutar modelos de IA a bordo y coordinar funciones que deben responder en tiempo real.

El procesamiento a bordo es relevante porque permite que el robot realice tareas de IA en su propio sistema informático, en lugar de depender exclusivamente de recursos externos. Para Humanoid, esta arquitectura puede ayudar a enlazar la información que captan sus sensores con las decisiones y movimientos del robot, aunque la compañía no detalló en el anuncio aplicaciones concretas ni calendarios de despliegue.

La colaboración no parte de cero: Humanoid ya utiliza Nvidia Isaac Lab y Nvidia Isaac Sim para entrenar y simular modelos antes de llevarlos a robots físicos. Esas herramientas crean un flujo de trabajo que conecta la preparación y evaluación virtual con la operación en el mundo real, una continuidad que la firma considera parte de su plataforma de desarrollo.

El uso de simulación permite que los equipos trabajen con modelos antes de integrarlos en hardware físico, mientras que el entorno de ejecución debe coordinar las cargas cuando el robot está operando. La información de las empresas presenta ambas etapas como piezas relacionadas del desarrollo, pero no ofrece métricas sobre el desempeño de los modelos ni comparaciones con otros sistemas disponibles.

Jetson Thor y el procesamiento de sensores

Una de las modificaciones destacadas es el paso a Nvidia Jetson Thor como sistema de cómputo a bordo. Humanoid sostiene que la plataforma le permitió consolidar dos computadoras instaladas en el robot en un solo sistema, sin perder capacidad de cómputo y con margen potencial para ampliar sus recursos en el futuro.

La compañía también destacó la memoria unificada de CPU y GPU de Jetson Thor, que puede reducir el movimiento innecesario de datos entre componentes y simplificar el reparto de recursos entre distintas cargas de trabajo. En una plataforma robótica, esos cambios buscan disminuir latencias y complejidad, aunque el anuncio no cuantifica el ahorro ni publica pruebas comparativas de rendimiento.

Humanoid incorporará además Nvidia Holoscan Sensor Bridge para acortar el recorrido entre los sensores y los modelos de IA. La empresa explica que los datos de las cámaras pueden colocarse directamente en memoria accesible para la GPU, lo que evita copias innecesarias y reduce parte de la carga de trabajo de la CPU.

La reducción de pasos intermedios puede facilitar el procesamiento de la percepción, la inferencia y el control con menor latencia, de acuerdo con la descripción de la arquitectura. La consecuencia que plantea Humanoid es una comunicación más directa entre la captura de información y las operaciones del robot, no una garantía de que todas las tareas funcionarán de forma autónoma o sin demoras.

Software, conexiones y simplificación del sistema

Nvidia Isaac OS aportará un entorno de ejecución abierto y determinista, con ejecución nativa en GPU, para coordinar distintas cargas de trabajo robóticas. La función prevista es reunir tareas que incluyen la percepción y el procesamiento de IA dentro de una misma arquitectura, mientras el robot ejecuta sus operaciones.

La integración también contempla Multi-Gigabit Ethernet, que, según la información del anuncio, ofrece hasta 100 Gb de ancho de banda para datos de sensores y señales de mando y control. Ese enlace forma parte de la estrategia para mantener conectados los componentes de la plataforma y gestionar el flujo de información que requiere el robot.

Humanoid plantea que la combinación de Isaac OS y la conectividad Ethernet puede reducir la complejidad de hardware y software. Una arquitectura más sencilla, de acuerdo con la empresa, facilitaría desarrollar, probar y escalar la plataforma, aunque el comunicado no precisa cuántos componentes se eliminarán ni qué cambios concretos implicará para el diseño final de sus robots.

El planteamiento pone el foco tanto en la capacidad de cómputo como en la coordinación entre subsistemas, una distinción importante en máquinas que deben integrar sensores, modelos de IA y control físico. La compañía no publicó resultados de pruebas en campo ni datos de producción, por lo que el anuncio describe una dirección de desarrollo, más que un despliegue comercial ya confirmado.

La apuesta de Humanoid y los próximos pasos

Artem Sokolov, fundador de Humanoid, señaló que Nvidia ha sido un socio tecnológico de la empresa desde las primeras etapas y que la colaboración evoluciona junto con las capacidades de sus robots. También afirmó que construir robots humanoides de propósito general exige una capacidad de cómputo significativa y una arquitectura que reúna percepción, IA y control en tiempo real.

Sokolov sostuvo que la plataforma de robótica de Nvidia ofrece una base para avanzar hacia mayor autonomía y llevar robots más capaces a entornos reales. Esa declaración expresa el objetivo de Humanoid, pero no representa por sí misma una demostración de capacidades ya alcanzadas ni establece cuándo se concretarán aplicaciones específicas.

La empresa británica y Nvidia continuarán trabajando juntas mientras Humanoid desarrolla su plataforma y prepara la siguiente generación de robots para tareas del mundo real más complejas. El anuncio no identifica sectores, clientes ni fechas para esos posibles despliegues, de modo que el avance inmediato descrito consiste en ampliar e integrar la infraestructura tecnológica.

El resultado dependerá de cómo la compañía combine el cómputo integrado, la captura de datos y la coordinación de software en robots físicos. Por ahora, la alianza señala una apuesta por llevar más procesamiento al propio dispositivo y simplificar la arquitectura, dos objetivos que Humanoid vincula con la posibilidad de escalar sus sistemas a entornos menos controlados.


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