Durante el evento GTC 2025, NVIDIA anunció avances significativos en IA y optimización de decisiones, presentando las últimas bibliotecas CUDA-X y publicando su potente motor de optimización cuOpt. Estas innovaciones aceleran drásticamente los flujos de trabajo de ciencia de datos y la toma de decisiones en tiempo real en todos los sectores.
A medida que la inteligencia artificial y la ciencia de datos siguen evolucionando, la capacidad de procesar y analizar rápidamente conjuntos de datos masivos se ha convertido en un factor diferenciador crucial. Las bibliotecas CUDA-X de NVIDIA, basadas en la plataforma CUDA, ofrecen un conjunto de bibliotecas aceleradas por GPU que ofrecen un rendimiento significativamente superior al de las alternativas tradicionales basadas únicamente en CPU.
La última versión, cuML 25.02, ya disponible en beta abierta, permite a los científicos de datos e investigadores acelerar algoritmos de aprendizaje automático populares como scikit-learn, UMAP y HDBSCAN sin modificar el código. Este paradigma de aceleración sin modificaciones de código, establecido inicialmente por cuDF-pandas para operaciones DataFrame, ahora se extiende a las tareas de aprendizaje automático, reduciendo los tiempos de cálculo de horas a segundos.
cuOpt se vuelve de código abierto
NVIDIA también anunció que liberará el código fuente de cuOpt, su motor de optimización de decisiones basado en inteligencia artificial . Esta decisión pone este potente software a disposición de desarrolladores, investigadores y empresas de forma gratuita, dando paso a una nueva era de optimización en tiempo real a una escala sin precedentes.
La optimización de decisiones es fundamental para las empresas de todo el mundo, desde las compañías de logística que determinan las rutas óptimas para camiones hasta las aerolíneas que desvían vuelos durante interrupciones. Los métodos de optimización tradicionales suelen tener dificultades con la complejidad exponencial de estos problemas, tardando horas o incluso días en calcular las soluciones. cuOpt, impulsado por GPU de NVIDIA, aborda este problema evaluando dinámicamente miles de millones de variables simultáneamente: niveles de inventario, producción de fábrica, retrasos en los envíos, costes de combustible, factores de riesgo y regulaciones, para ofrecer soluciones óptimas prácticamente en tiempo real.
Empresas líderes en optimización, como Gurobi Optimization, IBM, el equipo Xpress de FICO, HiGHS, SimpleRose y COPT, ya están integrando o evaluando cuOpt para mejorar su capacidad de toma de decisiones. Gurobi Optimization, por ejemplo, está probando activamente los solucionadores de cuOpt para refinar algoritmos de primer orden y alcanzar un rendimiento superior.
Los primeros puntos de referencia demuestran el notable rendimiento de cuOpt:
- Aceleración de programación lineal: 70 veces más rápido en promedio que los solucionadores basados en CPU, con aceleraciones que van desde 10x a 3,000x.
- Programación de números enteros mixtos: resoluciones 60 veces más rápidas, como lo demuestra SimpleRose.
- Enrutamiento de vehículos: aceleración de 240x en enrutamiento dinámico, lo que permite ajustes de ruta casi instantáneos.
Plataforma de datos de IA para almacenamiento empresarial acelerado
Además, NVIDIA presentó la plataforma de datos de IA de NVIDIA , una arquitectura de referencia personalizable diseñada para acelerar las cargas de trabajo de inferencia de IA en sistemas de almacenamiento empresariales. Esta nueva plataforma permite a los proveedores de almacenamiento integrar agentes de consulta de IA especializados, impulsados por las tecnologías de computación, redes y software aceleradas de NVIDIA.
Al aprovechar el software NVIDIA AI Enterprise, incluidos los microservicios NVIDIA NIM para los nuevos modelos de razonamiento NVIDIA Llama Nemotron y NVIDIA AI-Q Blueprint, estos agentes de consulta de IA pueden generar rápidamente información a partir de fuentes de datos estructuradas, semiestructuradas y no estructuradas. Esto incluye texto, archivos PDF, imágenes y vídeos.
La plataforma utiliza GPU NVIDIA Blackwell, DPU BlueField, redes Spectrum-X y la biblioteca de inferencia de código abierto NVIDIA Dynamo para mejorar significativamente el rendimiento. Las DPU BlueField ofrecen hasta 1.6 veces más rendimiento que las soluciones de almacenamiento tradicionales basadas en CPU, a la vez que reducen el consumo de energía hasta en un 50 %. Las redes Spectrum-X aceleran aún más el tráfico de almacenamiento de IA hasta en un 48 % en comparación con Ethernet convencional.
Proveedores líderes de almacenamiento, como DDN, Dell Technologies, VAST Data, HPE, Hitachi Vantara, IBM, NetApp, Nutanix, Pure Storage y WEKA, colaboran con NVIDIA para integrar estas capacidades en sus ofertas de almacenamiento empresarial. Los proveedores de almacenamiento con certificación NVIDIA planean lanzar soluciones basadas en la plataforma de datos de IA de NVIDIA a partir de este mes.
Modelos de razonamiento de NVIDIA Llama Nemotron
NVIDIA también anunció nuevos modelos de la familia Llama Nemotron , una serie de modelos de razonamiento de IA abiertos y listos para su uso empresarial, diseñados específicamente para crear agentes avanzados capaces de resolver tareas complejas. Basados en LLAMA, uno de los modelos abiertos más utilizados, los modelos Llama Nemotron se han optimizado algorítmicamente para reducir su tamaño, lo que permite optimizar la eficiencia computacional sin comprometer la precisión.
Estos modelos se han entrenado posteriormente para inducir capacidades de razonamiento en puntos de referencia críticos para matemáticas, llamadas a herramientas, seguimiento de instrucciones y tareas conversacionales. NVIDIA pone estos modelos a disposición del público y publica los conjuntos de datos y las técnicas de entrenamiento utilizadas para lograr su alta precisión. Estos conjuntos de datos comprenden 60 360,000 millones de tokens de datos sintéticos generados por NVIDIA, lo que representa aproximadamente 100 45,000 horas de inferencia HXNUMX y XNUMX XNUMX horas de anotación humana, todos ellos de libre acceso para los desarrolladores.
Una característica única de los modelos Llama Nemotron es la posibilidad de activar o desactivar las capacidades de razonamiento, lo que ofrece a los desarrolladores una flexibilidad sin precedentes. Los modelos están disponibles en tres variantes: Nano, Super y Ultra. Nano ofrece la mayor precisión de razonamiento de su clase. Super proporciona una precisión óptima combinada con el mayor rendimiento en una sola GPU de centro de datos, y Ultra ofrece la máxima precisión de agente optimizada para servidores multiGPU a escala de centro de datos.
Los modelos Nano y Super están disponibles de inmediato como microservicios NIM, accesibles y descargables en ai.nvidia.com, y el lanzamiento de Ultra está previsto próximamente.
NVIDIA Omniverse Blueprint avanza en el diseño y la simulación de fábricas de IA
Reconociendo la creciente demanda de fábricas de IA, NVIDIA presentó NVIDIA Omniverse Blueprint para el diseño y las operaciones de fábricas de IA.
Durante su presentación, Jensen Huang, fundador y CEO de NVIDIA, demostró cómo el equipo de ingeniería de centros de datos de NVIDIA aprovechó Omniverse Blueprint para planificar, optimizar y simular una fábrica de IA de 1 gigavatio. Conectados a herramientas de simulación líderes como Cadence Reality Digital Twin Platform y ETAP, los ingenieros pueden probar y optimizar la energía, la refrigeración y la red mucho antes de que comience la construcción.
Omniverse Blueprint integra las bibliotecas OpenUSD, lo que permite a los desarrolladores agregar datos 3D de diversas fuentes, incluidos los sistemas de computación acelerada de NVIDIA y las unidades de alimentación o refrigeración de Schneider Electric y Vertiv. El Blueprint ayuda a los ingenieros a abordar los desafíos de la integración de componentes, la eficiencia de la refrigeración, la fiabilidad de la alimentación y la optimización de la red.
Al romper con los silos de ingeniería tradicionales, el Plan Omniverse permite que equipos multidisciplinarios colaboren en tiempo real, optimizando el consumo energético, eliminando posibles puntos de fallo y modelando condiciones reales. Las simulaciones en tiempo real facilitan una toma de decisiones más rápida, reduciendo significativamente el riesgo de costosos tiempos de inactividad.
Con una proyección de 1 billón de dólares para actualizaciones de centros de datos impulsadas por IA, Omniverse Blueprint de NVIDIA está listo para liderar la transformación, ayudando a los operadores de fábricas de IA a mantenerse a la vanguardia de las cargas de trabajo en evolución, minimizar el tiempo de inactividad y maximizar la eficiencia.
El nuevo Isaac GROOT N1 acelera la robótica humanoide
NVIDIA presentó nuevas tecnologías en GTC 2025 para acelerar el desarrollo de la robótica humanoide. El elemento central de este anuncio es NVIDIA Isaac GR00T N1 , el primer modelo base abierto y totalmente personalizable del mundo diseñado para el razonamiento y las habilidades humanoides generalizadas.
GR00T N1 utiliza una arquitectura de sistema dual basada en la cognición humana. El Sistema 1 funciona como un módulo de acción rápida, similar a los reflejos humanos, generando movimientos robóticos precisos entrenados con una combinación de demostraciones humanas y datos sintéticos de NVIDIA Omniverse. El Sistema 2, un módulo de pensamiento más lento, impulsado por un modelo de lenguaje de visión, interpreta el entorno y las instrucciones para una toma de decisiones deliberada y metódica. Estas capacidades permiten a GR00T N1 generalizar tareas complejas de varios pasos en aplicaciones como la manipulación de materiales, el embalaje y la inspección.
«La robótica generalista está entrando en una era transformadora», comentó Jensen Huang, director ejecutivo de NVIDIA. Demostró este potencial con un robot humanoide de 1X Technologies que realiza tareas domésticas de forma autónoma, mostrando las capacidades que se pueden alcanzar con un mínimo entrenamiento posterior.
Bernt Børnich, CEO de 1X Technologies, destacó la adaptabilidad y el aprendizaje en robótica, y destacó cómo el GR00T N1 de NVIDIA agilizó sustancialmente la implementación de su robot NEO Gamma, fomentando humanoides que sirven como compañeros y asistentes prácticos.
Los innovadores líderes en robótica Agility Robotics, Boston Dynamics, Mentee Robotics y NEURA Robotics han recibido acceso anticipado a GR00T N1, lo que los posiciona a la vanguardia de esta evolución robótica.
Newton: motor de física de código abierto
NVIDIA también anunció Newton, un motor de física de código abierto desarrollado en colaboración con Google DeepMind y Disney Research. Newton está optimizado específicamente para robótica y es compatible con plataformas de simulación consolidadas como MuJoCo y NVIDIA Isaac Lab. MuJoCo-Warp, otro proyecto de colaboración entre Google DeepMind y NVIDIA, promete una aceleración de 70 veces en las cargas de trabajo de aprendizaje automático para robótica.
Disney Research integrará Newton en su plataforma de personajes robóticos, impulsando así robots de entretenimiento expresivos de última generación, como los droides BDX inspirados en Star Wars que se presentaron durante la conferencia magistral de Huang. Kyle Laughlin, vicepresidente sénior de Investigación y Desarrollo de Walt Disney Imagineering , destacó el papel de Newton en la creación de personajes robóticos más interactivos y emocionalmente atractivos para futuras experiencias de Disney.
Se revela el plano de Isaac GROOT
GR00T N1 emplea una arquitectura de sistema dual inspirada en la cognición humana. El sistema 1 representa un modelo de acción de pensamiento rápido, que refleja los reflejos y la intuición humanos. El sistema 2 funciona como un modelo de pensamiento lento para la toma de decisiones deliberada y metódica.
Impulsado por un modelo de lenguaje de visión, el Sistema 2 analiza su entorno y las instrucciones recibidas para planificar acciones. El Sistema 1 traduce estos planes en movimientos precisos y continuos para el robot. El Sistema 1 se entrena utilizando datos de demostración humana y una gran cantidad de datos sintéticos generados por la plataforma NVIDIA Omniverse.
Para satisfacer la constante necesidad de los desarrolladores de robótica de contar con datos de entrenamiento extensos y de alta calidad, NVIDIA presentó el plano Isaac GR00T para la generación de movimiento sintético. Este plano produce rápidamente conjuntos de datos sintéticos masivos: se generaron 780 000 trayectorias sintéticas (equivalentes a nueve meses de datos humanos continuos) en 11 horas. La integración de estos datos sintéticos mejoró el rendimiento del GR00T N1 en un 40 % en comparación con el uso exclusivo de datos reales.
Para apoyar aún más a la comunidad robótica, NVIDIA publicó los conjuntos de datos y escenarios de evaluación de GR00T N1 a través de Hugging Face y GitHub. Además, los desarrolladores pueden acceder a la demo de Isaac GR00T Blueprint en build.nvidia.com y GitHub. El próximo motor de física Newton, previsto para finales de este año, complementará aún más estos recursos. La supercomputadora personal de IA DGX Spark de NVIDIA ofrece una solución integral para que los desarrolladores amplíen las capacidades de GR00T N1 para diversas aplicaciones robóticas.
Modelos avanzados de la Fundación Cosmos World para el desarrollo de IA física
En GTC 2025, NVIDIA anunció una importante expansión de sus Cosmos World Foundation Models (WFM), que ofrecen a los desarrolladores modelos de razonamiento abiertos y totalmente personalizables para mejorar significativamente el desarrollo de la IA física. Estas innovaciones brindan un control y una eficiencia sin precedentes en la generación de datos de entrenamiento sintéticos para robótica y vehículos autónomos.
Entre los lanzamientos clave se encuentran dos nuevos modelos basados en las plataformas Omniverse y Cosmos de NVIDIA, que aceleran la generación de datos sintéticos y los procesos posteriores al entrenamiento. Entre los primeros en adoptar estas plataformas se encuentran líderes del sector como 1X, Agility Robotics, Figure AI, Foretellix, Skild AI y Uber, quienes ya utilizan Cosmos para mejorar la riqueza y la escalabilidad de los datos.
Cosmos Transfer, un avance significativo en la generación de datos sintéticos, toma entradas de vídeo estructuradas (como mapas de segmentación, escaneos lidar y estimación de pose) y las convierte en salidas de vídeo controlables y fotorrealistas. Esto agiliza el entrenamiento de la IA de percepción al transformar eficientemente las simulaciones 3D generadas por Omniverse en conjuntos de datos de vídeo realistas. Agility Robotics es una de las primeras empresas en integrar Cosmos Transfer, utilizándolo ampliamente para optimizar sus procesos de entrenamiento de robots.
El plan Omniverse emplea la transferencia cósmica
Para simulaciones de vehículos autónomos, NVIDIA presentó Omniverse Blueprint, que emplea Cosmos Transfer para variar las condiciones de los datos de los sensores, como el clima o la iluminación, lo que enriquece significativamente los conjuntos de datos. Foretellix y Parallel Domain han adoptado este modelo, lo que permite simulaciones de escenarios de comportamiento mejoradas y más diversas.
Además, NVIDIA GR00T Blueprint utiliza las plataformas Omniverse y Cosmos Transfer para generar rápidamente conjuntos de datos de movimiento de manipulación sintética a gran escala, lo que reduce drásticamente el tiempo necesario para la recopilación de datos de días a meras horas.
Cosmos Predict y Cosmos Reason
Cosmos Predict, presentado por primera vez en el CES en enero, facilita la generación inteligente de mundos virtuales a partir de entradas multimodales, como texto, imágenes y vídeos. Los modelos más recientes de Cosmos Predict se han mejorado para admitir la generación de múltiples fotogramas y predecir acciones intermedias a partir de estados visuales iniciales y finales. Gracias a los sistemas Grace Blackwell NVL72 de NVIDIA , los desarrolladores logran la generación de mundos virtuales personalizables y en tiempo real. Organizaciones como 1X, Skild AI, Nexar y Oxa están utilizando Cosmos Predict para avances en robótica y conducción autónoma.
NVIDIA también presentó Cosmos Reason , un modelo de flujo de trabajo (WFM) abierto y personalizable con capacidad de razonamiento espaciotemporal. Este modelo emplea métodos de cadena de pensamiento para analizar e interpretar datos de vídeo, prediciendo resultados de interacción descritos claramente en lenguaje natural. Cosmos Reason optimiza la anotación de datos, mejora los WFM existentes y permite la creación de planificadores de acciones de alto nivel para sistemas de IA físicos.
NVIDIA ofrece sólidas capacidades de post-entrenamiento mediante scripts de PyTorch o NVIDIA NeMo en DGX Cloud para agilizar la curación de datos y el perfeccionamiento de modelos. NeMo Curator acelera aún más el procesamiento de datos de vídeo a gran escala, y empresas como Linker Vision, Milestone Systems, Virtual Incision, Uber y Waabi ya utilizan estas soluciones para aplicaciones avanzadas de IA.
En línea con el compromiso de inteligencia artificial responsable de NVIDIA, los WFM de Cosmos incorporan barreras transparentes e identificación de contenido a través de una colaboración con la tecnología de marca de agua SynthID de Google DeepMind.
Los WFM de Cosmos están disponibles en el catálogo de API de NVIDIA y en Vertex AI Model Garden de Google Cloud. Se puede acceder abiertamente a Cosmos Predict y Cosmos Transfer en Hugging Face y GitHub, mientras que Cosmos Reason está disponible en acceso anticipado.
Oracle y NVIDIA se asocian para acelerar la innovación en inteligencia artificial empresarial
Oracle y NVIDIA han anunciado una innovadora integración del software de computación acelerada e inferencia de NVIDIA con la infraestructura de IA y los servicios de IA generativa de Oracle. Esta alianza está diseñada para acelerar la implementación global de aplicaciones de IA con agentes, mejorando significativamente las capacidades de las organizaciones en cargas de trabajo basadas en IA.
Esta integración permite a los clientes de Oracle Cloud Infrastructure (OCI) acceder directamente a más de 160 herramientas de IA y a más de 100 microservicios NVIDIA NIM a través de la consola de OCI. Oracle y NVIDIA colaboran en soluciones de implementación sin código mediante Oracle y NVIDIA AI Blueprints, y optimizan las capacidades de búsqueda vectorial de IA en Oracle Database 23ai utilizando la biblioteca cuVS de NVIDIA.
Soluciones personalizadas para IA empresarial
La integración del software NVIDIA AI Enterprise en la consola de OCI reduce drásticamente los tiempos de implementación de los modelos de razonamiento. Los clientes obtienen acceso inmediato a microservicios NVIDIA NIM optimizados y nativos de la nube, compatibles con modelos de IA avanzados como Llama Nemotron de NVIDIA. NVIDIA AI Enterprise estará disponible como imágenes de implementación para instancias de hardware de OCI y clústeres de Kubernetes a través de OCI Kubernetes Engine, y Oracle proporcionará facturación directa y soporte al cliente sin inconvenientes.
Clientes como Soley Therapeutics aprovechan la infraestructura de IA de OCI, combinada con NVIDIA AI Enterprise y las GPU Blackwell, para impulsar avances en el descubrimiento de fármacos con IA. Esta oferta integrada satisface diversas necesidades empresariales, desde la privacidad y la soberanía de los datos hasta las aplicaciones de baja latencia.
Implementación acelerada de IA mediante planos
Los Blueprints de IA de OCI ofrecen a los clientes recetas de implementación automatizadas sin código, lo que simplifica enormemente la configuración de las cargas de trabajo de IA. Los Blueprints de NVIDIA complementan esto con flujos de trabajo de referencia unificados, lo que permite a las empresas adaptar e implementar rápidamente aplicaciones de IA personalizadas con tecnología de NVIDIA AI Enterprise y NVIDIA Omniverse.
Para simplificar aún más el desarrollo de aplicaciones de IA, la plataforma NVIDIA Omniverse, las estaciones de trabajo Isaac Sim y Omniverse Kit App Streaming estarán disponibles en OCI Marketplace a finales de este año. Estas ofertas aprovecharán las instancias de cómputo bare-metal aceleradas por GPU NVIDIA L40S. Pipefy, una plataforma de automatización empresarial basada en IA, ejemplifica el éxito de estos modelos, utilizándolos para tareas eficientes de procesamiento de documentos e imágenes.
Inferencia de IA en tiempo real con NVIDIA NIM en OCI Data Science
El entorno de Ciencia de Datos de OCI ahora incluye microservicios NVIDIA NIM preoptimizados, lo que permite una rápida implementación de soluciones de inferencia de IA en tiempo real con una gestión mínima de la infraestructura. Los clientes mantienen la seguridad y el cumplimiento normativo de sus datos, ya que estos modelos operan dentro de su arrendamiento de OCI, disponible a través de modelos de precios flexibles, que incluyen facturación por hora o Créditos Universales de Oracle.
Base de datos Oracle 23ai mejorada
Oracle y NVIDIA están mejorando la funcionalidad de búsqueda vectorial con IA de Oracle Database 23ai mediante el uso de GPU y cuVS de NVIDIA. Esta colaboración acelera significativamente la creación y el mantenimiento de incrustaciones e índices vectoriales, optimizando el rendimiento para cargas de trabajo intensivas de búsqueda vectorial con IA. Empresas como DeweyVision ya utilizan esta integración para el análisis y la recuperación avanzados de contenido multimedia mediante IA, transformando los flujos de trabajo de producción y la visibilidad del contenido.
La alianza también introduce las GPU NVIDIA Blackwell de última generación en la infraestructura global de OCI, incluyendo nubes públicas, nubes soberanas, regiones dedicadas, Oracle Alloy, Compute Cloud@Customer y Roving Edge Devices. OCI pronto incorporará sistemas NVIDIA GB200 NVL72, que ofrecen una enorme capacidad computacional con una eficiencia y una rentabilidad significativamente mejoradas. OCI es una de las primeras empresas en ofrecer la potente plataforma de computación acelerada NVIDIA Blackwell, que impulsa aún más el razonamiento y las capacidades físicas de la IA.
SoundHound utiliza la infraestructura acelerada por GPU NVIDIA de OCI para impulsar miles de millones de consultas conversacionales al año, lo que demuestra la eficacia y escalabilidad en el mundo real de esta colaboración en soluciones de inteligencia artificial conversacional y de voz.
Plan Omniverse para el análisis meteorológico de Tierra-2
NVIDIA presentó Omniverse Blueprint para el análisis meteorológico de Earth-2, diseñado para acelerar el desarrollo y la implementación de soluciones de pronóstico meteorológico de alta precisión. Este innovador marco proporciona a las empresas tecnologías avanzadas para mejorar la gestión de riesgos, la preparación ante desastres y la resiliencia climática, áreas críticas, dado que los fenómenos meteorológicos relacionados con el clima han causado impactos económicos globales por un total aproximado de 2 billones de dólares en la última década.
El plan maestro Omniverse para Earth-2 proporciona flujos de trabajo de referencia completos, que incorporan bibliotecas de aceleración de GPU de NVIDIA, marcos de trabajo de física e IA, herramientas de desarrollo y microservicios NVIDIA NIM accesibles. Estos microservicios incluyen CorrDiff para la predicción numérica del tiempo de alta resolución y FourCastNet para la predicción de la dinámica atmosférica global. Empresas, investigadores y agencias gubernamentales ya están utilizando estos microservicios para obtener información y mitigar los riesgos asociados con fenómenos meteorológicos extremos.
Adopción y apoyo de ecosistemas
Importantes empresas de tecnología climática, como G42, especializada en IA, JBA Risk Management y Spire Global, están aprovechando la plataforma Earth-2 de NVIDIA para crear soluciones meteorológicas innovadoras optimizadas con IA. Estas organizaciones ofrecen pronósticos meteorológicos con una aceleración considerable mediante la integración de datos empresariales propios, lo que reduce los tiempos de predicción tradicionales de horas a segundos.
G42 está implementando elementos del Plan Omniverse con sus modelos de pronóstico de IA para mejorar las capacidades de predicción meteorológica y gestión de desastres del Centro Nacional de Meteorología de los EAU. Spire Global emplea componentes de IA derivados del plan y datos satelitales propios para ofrecer pronósticos a medio plazo y subestacionales, superando considerablemente la velocidad de los modelos tradicionales basados en la física por un factor de 1,000.
Entre otros primeros usuarios y exploradores se incluyen la Administración Meteorológica Central de Taiwán, The Weather Company, Ecopia AI, ESRI, GCL Power, OroraTech y Tomorrow.io, que amplían aún más el ecosistema y la diversidad de aplicaciones de Earth-2.
Capacidades avanzadas de IA generativa
El plan maestro Omniverse incluye CorrDiff, disponible como un microservicio NVIDIA NIM, que ofrece ventajas de rendimiento de hasta 500 veces más velocidad y 10 000 veces más eficiencia energética que los métodos tradicionales basados en CPU. Los proveedores de software independientes (ISV) pueden aprovechar este plan maestro para crear rápidamente soluciones de análisis meteorológico basadas en IA, beneficiándose de un procesamiento de datos de observación mejorado para una mayor precisión y capacidad de respuesta.
Esri, el proveedor líder de software geoespacial, se ha asociado con NVIDIA para conectar su plataforma ArcGIS con Earth-2. OroraTech y Tomorrow.io están integrando conjuntos de datos propios en el gemelo digital Earth-2 de NVIDIA para optimizar la próxima generación de modelos de IA.
Desarrollado por NVIDIA DGX Cloud
El Plan Omniverse para Earth-2 aprovecha la infraestructura de NVIDIA DGX Cloud, que incluye las supercomputadoras DGX GB200, HGX B200 y OVX, lo que permite la simulación y visualización de alto rendimiento de escenarios climáticos globales. Esta solución integral basada en la nube mejora significativamente las capacidades de pronóstico meteorológico basado en IA, ayudando a las organizaciones a lograr una velocidad, escala y precisión de pronóstico sin precedentes.
Halos: Sistema de seguridad para vehículos autónomos
NVIDIA presentó Halos, un marco de seguridad integral que unifica su extensa gama de hardware automotriz, soluciones de software e investigación de vanguardia en IA para acelerar el desarrollo seguro de vehículos autónomos (VA). Diseñado para abarcar todo el ciclo de vida del desarrollo de VA, desde los entornos de entrenamiento en la nube hasta la implementación del vehículo, Halos permite a los desarrolladores integrar tecnologías de vanguardia que mejoran la seguridad de conductores, pasajeros y peatones.
Riccardo Mariani, vicepresidente de Seguridad Industrial de NVIDIA, destacó que Halos mejora las medidas de seguridad existentes y podría acelerar el cumplimiento normativo y los esfuerzos de estandarización, lo que permitiría a los socios seleccionar soluciones tecnológicas personalizadas que satisfagan sus necesidades de seguridad en vehículos autónomos.
Tres pilares de halos
Halos ofrece un enfoque holístico de seguridad estructurado en tres capas clave: tecnología, desarrollo y seguridad computacional. A nivel tecnológico, Halos aborda la seguridad de la plataforma, la seguridad algorítmica y la seguridad del ecosistema. Durante el desarrollo, proporciona sólidas barreras de seguridad en las etapas de diseño, implementación y validación. En términos computacionales, Halos abarca desde el entrenamiento de IA hasta la implementación de vehículos autónomos, con la tecnología de los sistemas DGX de NVIDIA para el entrenamiento de modelos de IA, las plataformas Omniverse y Cosmos que se ejecutan en NVIDIA OVX para la simulación, y NVIDIA DRIVE AGX para la implementación de vehículos.
Marco Pavone, investigador principal de AV de NVIDIA, destacó la importancia del enfoque integrado de Halos en entornos que aprovechan la IA generativa para sistemas de AV cada vez más sofisticados, áreas que los métodos tradicionales de diseño compositivo y verificación tienen dificultades para abordar de manera eficaz.
Laboratorio de inspección de sistemas de IA
El Laboratorio de Inspección de Sistemas de IA de NVIDIA, parte crucial de Halos, es el primer programa a nivel mundial acreditado por la Junta Nacional de Acreditación ANSI. Este laboratorio garantiza que los fabricantes de automóviles y desarrolladores integren de forma segura las tecnologías NVIDIA en sus soluciones, integrando la seguridad funcional, la ciberseguridad, la seguridad de la IA y el cumplimiento normativo en un protocolo de seguridad unificado. Entre sus miembros iniciales se incluyen líderes del sector como Ficosa, OMNIVISION, Onsemi y Continental.
Seguridad de la plataforma, algoritmos y ecosistemas
Halos prioriza la seguridad de la plataforma mediante un sistema en chip (SoC) con evaluación de seguridad, el software NVIDIA DriveOS con certificación de seguridad que abarca desde la CPU hasta la GPU, y DRIVE AGX Hyperion, que integra el SoC, el software y los sensores en una arquitectura unificada. Para la seguridad algorítmica, Halos ofrece bibliotecas y API para la gestión de datos de seguridad, junto con entornos avanzados de simulación y validación basados en NVIDIA Omniverse Blueprint y los modelos base de Cosmos. La seguridad del ecosistema incluye conjuntos de datos de seguridad completos, evaluaciones de seguridad automatizadas y procesos de mejora continua.
Credenciales de seguridad
Halos aprovecha el profundo compromiso de NVIDIA con la seguridad de los vehículos autónomos, subrayado por:
- Más de 15,000 años de ingeniería dedicados a la seguridad de los vehículos.
- Más de 10,000 horas aportadas a comités de normas internacionales.
- Más de 1,000 patentes presentadas en seguridad audiovisual.
- Se han publicado más de 240 artículos de investigación sobre seguridad audiovisual.
- Más de 30 certificaciones de seguridad y ciberseguridad.
Entre las certificaciones recientes más importantes para los productos automotrices de NVIDIA se incluyen la conformidad de NVIDIA DriveOS 6.0 con la norma ISO 26262 ASIL D, la certificación del proceso de ciberseguridad ISO/SAE 21434 de TÜV SÜD y la evaluación de seguridad independiente de TÜV Rheinland para la plataforma NVIDIA DRIVE AV.
Se anuncia un Centro de Investigación Cuántica Acelerada para impulsar la computación cuántica
NVIDIA anunció la creación de un nuevo centro de investigación en Boston, el Centro de Investigación Cuántica Acelerada de NVIDIA (NVAQC), dedicado al avance de las tecnologías de computación cuántica. Estas instalaciones combinarán hardware cuántico de última generación con los recursos de supercomputación basados en IA de NVIDIA, acelerando significativamente las capacidades de supercomputación cuántica.
El NVAQC busca abordar los desafíos críticos de la computación cuántica, como la reducción del ruido de cúbits y la transformación de procesadores cuánticos experimentales en dispositivos prácticos y fáciles de implementar. Líderes clave de la industria de la computación cuántica, como Quantinuum, Quantum Machines y QuEra Computing, aprovecharán los recursos del NVAQC colaborando estrechamente con instituciones académicas de primer nivel, como la Iniciativa Cuántica en Ciencia e Ingeniería de Harvard (HQI) y el grupo de Ingeniería de Sistemas Cuánticos (EQuS) del MIT.
El centro utilizará los sistemas a escala de rack GB200 NVL72 de NVIDIA, el hardware más potente optimizado para aplicaciones de computación cuántica. Esta infraestructura avanzada permitirá realizar simulaciones sofisticadas de sistemas cuánticos y facilitará la implementación de algoritmos de control de hardware cuántico de baja latencia, necesarios para la corrección de errores cuánticos. Además, la potente plataforma GB200 NVL72 impulsará la integración de algoritmos de IA en la investigación cuántica, mejorando así la eficiencia computacional general.
Para abordar las complejidades de integración entre la GPU y el hardware de la unidad de procesamiento cuántico (QPU), los investigadores del NVAQC utilizarán la plataforma de desarrollo cuántico CUDA-Q de NVIDIA. CUDA-Q facilita la creación de algoritmos y aplicaciones cuánticas híbridas avanzadas, lo que permite una integración más fluida y resultados de investigación más eficientes.
Las colaboraciones con la Iniciativa Cuántica de Harvard se centrarán en el desarrollo de tecnologías de computación cuántica de próxima generación. Al mismo tiempo, el grupo EQuS del MIT aprovechará la infraestructura avanzada de NVAQC para mejorar las técnicas, en particular los métodos de corrección de errores cuánticos, cruciales para las implementaciones prácticas de la computación cuántica.
Está previsto que el NVAQC comience a operar a finales de este año, lo que marca un importante paso adelante en la investigación y el desarrollo de la computación cuántica.
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