es.wedoany.com Noticia: NVIDIA ha presentado habilidades y herramientas de IA física que descomponen el desarrollo en áreas como robótica, vehículos autónomos y gemelos digitales industriales en tareas de grano fino que los agentes de IA pueden ejecutar de forma autónoma. Estas habilidades, lanzadas como parte de NVIDIA Agent Toolkit, permiten a los agentes invocar directamente las bibliotecas, modelos y marcos de NVIDIA para acelerar la generación de datos, la ejecución de simulaciones, el entrenamiento de modelos, la evaluación de resultados y el despliegue final.
Jensen Huang, fundador y CEO de NVIDIA, afirmó que los agentes de IA están transformando el desarrollo de software, y esta transformación se está extendiendo al ámbito de la IA física, adentrándose en sistemas de transporte, fabricación, atención médica y tecnología robótica. Cuando los agentes pueden utilizar directamente las bibliotecas, modelos y marcos de NVIDIA, el desarrollo de la IA física se acelera.
NVIDIA está reestructurando su pila tecnológica de IA física en torno a los agentes, convirtiendo bibliotecas, modelos y marcos en herramientas que los agentes pueden invocar directamente, abarcando el modelo base mundial Cosmos, las bibliotecas Omniverse, la simulación robótica Isaac, la IA visual Metropolis, la conducción autónoma Alpamayo y la plataforma de IA perimetral Jetson. Las nuevas habilidades presentadas en Agent Toolkit transforman el desarrollo de IA física en instrucciones repetibles y paso a paso que los agentes de codificación pueden seguir, especificando las herramientas a invocar, los resultados a generar y la forma de verificar la fiabilidad de los resultados.
En cuanto a la seguridad, los desarrolladores pueden construir e implementar agentes autónomos mediante el plano NVIDIA NemoClaw y el tiempo de ejecución NVIDIA OpenShell, añadiendo gobernanza de seguridad y privacidad basada en políticas.
Estas habilidades aceleran el desarrollo de agentes en los siguientes ámbitos: robótica e IA perimetral, vehículos autónomos, agentes de IA visual en tiempo real, IA industrial y atención médica. Los desarrolladores de robótica pueden acelerar el proceso desde la generación de datos de percepción hasta el entrenamiento de simulación, la automatización de navegación y el despliegue en sistemas perimetrales; los desarrolladores de vehículos autónomos pueden reconstruir datos de flotas en entornos de simulación, generar escenarios de conducción realistas y ejecutar aprendizaje por refuerzo en bucle cerrado; los equipos de IA visual pueden generar datos de entrenamiento sintéticos, ajustar modelos, etiquetar automáticamente y construir agentes de video IA; los desarrolladores de software industrial pueden convertir datos de ingeniería en activos CAD necesarios para simulaciones de gemelos digitales, optimizando grandes escenas OpenUSD; los equipos de atención médica pueden completar la creación de gemelos digitales de entornos hospitalarios, la generación de datos de simulación a realidad y las pruebas de políticas de software en el bucle antes del despliegue clínico. Estas habilidades se pueden combinar e integrar en sistemas de agentes más grandes, lo que permite a los desarrolladores orquestar y automatizar flujos de trabajo complejos, incluyendo generación de datos, simulación, optimización, ajuste de inferencia y evaluación continua.
Las herramientas y habilidades de agentes de IA física de NVIDIA ya están disponibles como código abierto a través de GitHub y skills.sh, y pueden ser utilizadas por cualquier agente de codificación.
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