Nvidia anunció lo que la compañía llama su "mayor expansión de plataformas para Edge AI y Robótica", y con razón. 

Al estilo típico de Nvidia, la compañía está reuniendo años de trabajo en varias plataformas de software diferentes para satisfacer las necesidades de una aplicación muy específica: la robótica. 

La empresa lleva más de una década desarrollando soluciones para la robótica, o lo que más apropiadamente debería llamarse máquinas autónomas. 

Junto con la inversión de la compañía en inteligencia artificial (IA) y vehículos autónomos, Nvidia fue una de las primeras empresas tecnológicas en ver el potencial de las futuras plataformas robóticas aprovechando la IA y la tecnología desarrollada para otros segmentos, incluido el de la automoción.

El anuncio incluye la adaptación de los modelos de IA generativa (GenAI) a la plataforma Jetson Orin, la disponibilidad de las API y los microservicios Metropolis para aplicaciones de visión, el lanzamiento del último marco Isaac ROS (sistema operativo para robots) y la plataforma Isaac AMR (robot móvil autónomo), así como el lanzamiento del kit de desarrollo de software (SDK) JetPack 6. 

Según Nvidia, estos lanzamientos incluyen más valor que todos los demás lanzamientos de los últimos 10 años juntos. Todas las áreas resaltadas en verde en la siguiente figura son nuevas o se han actualizado en esta versión de la plataforma.

Una de las mejoras más significativas es la compatibilidad con GenAI. Como hemos indicado desde Tirias Research en artículos anteriores, la GenAI será transformadora no sólo para las personas, sino también para las máquinas. 

Nvidia está trabajando para habilitar el aprendizaje de disparo cero, que permitirá a los dispositivos aprender y predecir resultados basándose en clases de datos en lugar de ser entrenados en muestras específicas. 

Esto permitirá ciclos de entrenamiento más cortos e interacciones y usos más flexibles de los modelos resultantes. 

Nvidia predice un nuevo ciclo de innovación para las máquinas autónomas a medida que gran parte del aprendizaje se desplaza de las soluciones basadas en texto a la formación en vídeo o multimodal (texto, audio y vídeo). 

La compañía también incluyó su nuevo modelo transformador PeopleNet para aumentar la precisión en la identificación de personas. 

Pero lo más importante es la capacidad de la plataforma Orin para ejecutar Grandes Modelos de Lenguaje (LLM). Según Nvidia, la plataforma puede manejar la mayoría de los LLM disponibles y dio ejemplos de modelos tan grandes como la versión de 70.000 millones de parámetros del modelo Llama 2 de Meta. 

Además, Nvidia ha creado un Laboratorio de IA Generativa Jetson para que los desarrolladores empiecen a trabajar con modelos de código abierto.

Para hacer posible este auge del aprendizaje basado en vídeo y un mayor desarrollo en torno a la visión por ordenador, Nvidia también está mejorando su marco Metropolis con API y microservicios para el desarrollo y la gestión rápidos de aplicaciones empresariales. 

Este marco va más allá de la visión, denominada "percepción de píxeles" en la imagen inferior, e incluye otras soluciones de software que permiten a un desarrollador crear una plataforma completa de visión por ordenador para una variedad de aplicaciones diferentes en las que los requisitos de equipamiento, conectividad y visión pueden variar.

Aunque estos anuncios no se refieren a una nueva plataforma de hardware, demuestran lo fundamental que es el software, que yo diría que tiene más impacto que el hardware en lo que se refiere a la IA y las máquinas autónomas. También demuestra la continua innovación de Nvidia a nivel de plataforma/solución. 

Tirias Research ha tenido la oportunidad de evaluar las distintas plataformas de Nvidia durante la última década y, en nuestra opinión, no hay nada comparable a la facilidad de uso, los amplios tutoriales, los recursos de software y el rendimiento de las plataformas Nvidia Jetson. 

Los robots son clave para la mejora continua de la productividad en todos los sectores, desde la agricultura hasta la fabricación, y al igual que la formación en IA, Nvidia parece tener una sólida posición de liderazgo con más de 1,2 millones de desarrolladores y 10.000 empresas diseñando con la plataforma Jetson.

Nota publicada en Forbes US.