Los últimos movimientos de NVIDIA en la plataforma Omniverse son bastante contundentes. El núcleo es la generación de datos sintéticos: entrenar modelos de IA física en entornos virtuales, resolviendo así el problema de la falta de datos reales para robots y coches autónomos.

La actualización clave es Cosmos Predict 2.5, que puede generar directamente un mundo de vídeo multicámara a partir de una imagen, un vídeo o una indicación de texto. Puede no parecer gran cosa, pero esto significa que los desarrolladores pueden producir datos de entrenamiento realistas a gran escala, lo que permite que los modelos funcionen de manera más estable en la realidad.

Ya hay empresas que han respondido: Skild AI lo utiliza para probar estrategias de robótica, Serve Robotics entrena robots de reparto autónomos con una mezcla de datos sintéticos y reales, y ya han completado más de 100.000 entregas en espacios públicos. Incluso empresas mineras lo están utilizando para optimizar sistemas de exploración con datos sintéticos.

En resumen, NVIDIA está usando datos virtuales para reducir la brecha entre la simulación y la realidad. Si esto se generaliza, acelerará la implantación de robots y vehículos autónomos en el mundo real.