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Desde su creación, el laboratorio de investigación de Nvidia ha recorrido un camino fascinante. ¿Sabías que comenzó como un pequeño equipo de apenas 12 personas en 2009 y hoy cuenta con más de 400 empleados? Este crecimiento ha transformado a Nvidia en una de las empresas más valiosas del mundo, ¡valorada en 4 billones de dólares! Sin duda, se ha posicionado a la vanguardia de la revolución tecnológica actual.
La trayectoria de Nvidia en inteligencia artificial
Bill Dally, el actual científico jefe de Nvidia, se unió a la empresa en 2009, cuando el laboratorio estaba enfocado principalmente en el trazado de rayos. Desde entonces, ha liderado una expansión significativa que ha permitido a los investigadores explorar nuevos horizontes más allá de su enfoque inicial. ¿Cuál ha sido su secreto? Dally menciona que su objetivo siempre ha sido “figurar qué puede hacer la mayor diferencia positiva para la empresa”. Esta filosofía ha llevado a Nvidia a convertirse en pionera en el desarrollo de GPUs especializadas para inteligencia artificial, comenzando a trabajar en este campo mucho antes de que se convirtiera en una tendencia mundial.
En 2010, Nvidia empezó a experimentar con GPUs para inteligencia artificial, anticipando que este avance cambiaría radicalmente el mundo. “Dijimos que esto es asombroso, esto va a cambiar el mundo”, recuerda Dally. Gracias a su visión y a la confianza del CEO Jensen Huang, Nvidia intensificó sus esfuerzos, desarrollando tanto hardware como software para apoyar a investigadores de todo el planeta.
La incursión de Nvidia en la robótica
Con la consolidación de su liderazgo en el mercado de GPUs de IA, Nvidia ahora está explorando nuevas áreas de demanda, especialmente en la robótica y la IA física. Dally es claro al afirmar que los robots serán actores cruciales en el futuro, y su objetivo es desarrollar la tecnología necesaria para convertir a Nvidia en el cerebro de estos dispositivos. Este enfoque se complementa con la llegada de Sanja Fidler, vicepresidenta de investigación de IA, quien ha sido fundamental en la creación de simulaciones para robots, trabajando en conjunto con un equipo de estudiantes del MIT antes de unirse a Nvidia.
La estrategia de Fidler incluye la creación de un laboratorio de investigación en Toronto, conocido como Omniverse, que se centra en desarrollar simulaciones para la IA física. Uno de los desafíos iniciales fue la obtención de datos 3D necesarios para construir estos mundos simulados. “Invertimos en una tecnología llamada renderizado diferenciable, que esencialmente hace que el renderizado sea accesible para la IA”, explica Fidler. Este avance permitió a Nvidia lanzar el modelo GANverse3D en 2021, que convierte imágenes en modelos 3D.
Desafíos y proyecciones futuras
A pesar de los avances significativos en la investigación y desarrollo, tanto Dally como Fidler son realistas sobre los plazos necesarios para ver robots humanoides en nuestros hogares. Comparan el entusiasmo actual que rodea a la robótica con el de los vehículos autónomos. “Estamos haciendo enormes progresos y creo que la IA ha sido el habilitador aquí”, afirma Dally, subrayando que cada pequeño problema resuelto nos acerca a un futuro donde los robots serán parte de nuestra vida cotidiana.
En el último evento SIGGRAPH, Nvidia anunció una nueva serie de modelos de IA diseñados para crear datos sintéticos para entrenar robots, así como bibliotecas de software e infraestructura para desarrolladores de robótica. Esta dirección subraya el compromiso de Nvidia de seguir liderando en el ámbito de la inteligencia artificial y la robótica, mientras continúan desarrollando tecnologías que permitan a esos robots interactuar con el entorno de manera más eficiente y efectiva.
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