Nvidia apuesta por la IA física con sistema integral de seguridad para robotaxis y robots humanoides
Nvidia está apostando fuertemente por el desarrollo de inteligencia artificial física, una estrategia que busca hacer más seguros los robotaxis y los robots humanoides. Esta nueva apuesta se traduce en un sistema integral de seguridad que ya está siendo utilizado por diversas empresas del sector robótico. El robot humanoide Digit de Agility Robotics, por ejemplo, utiliza el sistema Halos de Nvidia para operar de manera segura junto a personas en entornos compartidos.
Si bien los inversores han impulsado la valoración de mercado de Nvidia a niveles multitrillones gracias a su liderazgo en centros de datos para IA, la compañía también ha invertido miles de millones en tecnologías de IA física como la robótica y los vehículos autónomos. Una parte clave de esta apuesta es el desarrollo de una solución integral de seguridad que permite a las empresas reducir significativamente los riesgos asociados al funcionamiento de sus máquinas cerca de personas.
El sistema Halos de Nvidia fue lanzado en 2025, ofreciendo herramientas tanto de hardware como de software para que los desarrolladores puedan integrar controles de seguridad en vehículos autónomos y otros sistemas de movilidad automatizados. Más tarde, en junio de 2026, la empresa amplió su arquitectura de seguridad hacia otras aplicaciones de IA física, anunciando Nvidia Halos for Robotics, con el objetivo de facilitar despliegues seguros de robots móviles autónomos en almacenes, robots humanoides en fábricas o incluso robots quirúrgicos.
«Ahora los modelos de IA están alcanzando un nivel de capacidad suficiente, el hardware de los robots también lo hace, y lo que pensábamos sería el próximo cuello de botella es la seguridad», señaló Amit Goel, responsable del ecosistema de robótica y computación en el borde en Nvidia, durante una entrevista con Ars Technica. «Por eso lanzamos nuestro Halos for Robotics para desbloquear el potencial de estos sistemas».
Esta expansión del sistema de seguridad hacia la robótica ocurre justo cuando el CEO de Nvidia, Jensen Huang, describió el negocio de la IA física como una fuente de ingresos anuales cercana a los 10 mil millones de dólares durante una aparición en el podcast All-In en marzo de 2026. Huang comenzó a destacar la IA física como la segunda categoría de crecimiento más importante de la empresa en 2025, tras la IA generativa.
Además de desarrollar sus propias soluciones, Nvidia ha invertido directamente en múltiples compañías especializadas en robótica, incluyendo startups como Agility Robotics y Figure AI, así como empresas dedicadas al desarrollo de modelos fundamentales para robótica. La compañía también ha firmado un acuerdo con Unitree, una empresa china especializada en robots humanoides, para ofrecer un diseño de referencia abierto para robots humanoides que pueda ser utilizado por investigadores.
La expansión de la seguridad desde los vehículos autónomos hasta los robots implica una combinación de componentes físicos y lógicos. En el ámbito del hardware, se encuentra el módulo de computación IGX Thor de Nvidia, diseñado específicamente para aplicaciones robóticas e industriales. Este módulo cuenta con un procesador independiente dedicado exclusivamente a tareas críticas de seguridad.
Goel explicó que en el contexto de la IA física, es fundamental que tanto el sistema funcional como el de seguridad operen sobre la misma plataforma de silicona. Por su parte, el sistema operativo Halos está diseñado para monitorear constantemente cada bloque de hardware y cada biblioteca de software, detectando rápidamente cualquier falla. Además, el sistema aísla las tareas de procesamiento críticas para evitar interferencias que podrían comprometer la seguridad.
Otro componente clave es el Nvidia Holoscan Sensor Bridge, que conecta los datos de los sensores con el procesamiento de seguridad de forma que puede identificar fácilmente datos corruptos. Esta funcionalidad puede integrarse directamente en el hardware individual, lo que permite una mayor resiliencia en entornos de alta complejidad.
Este enfoque integral representa un avance significativo en la evolución de la IA física, permitiendo que los robots puedan operar con mayor autonomía y confiabilidad en entornos reales, abriendo nuevas oportunidades para aplicaciones industriales, médicas y de servicios.
Traducción y adaptación por Tecnología 365.
Fuente original: Ars Technica
