GR00T 2, el modelo de Nvidia para robots, acierta el 95 % con solo cinco demostraciones

El nuevo modelo de robótica de Nvidia, GR00T 2, está diseñado para aprender una tarea manual con unas pocas demostraciones, en vez de necesitar un largo proceso de entrenamiento. Basta con mostrarle una tarea una vez para que, según las pruebas de la propia Nvidia, la resuelva correctamente la mayoría de las veces. Si se le muestra unas cuantas veces más, apenas se equivoca. Esto es importante porque enseñar una tarea nueva a un brazo robótico solía implicar guiarlo una y otra vez por los movimientos mediante control remoto, una parte lenta y costosa del proceso de poner a trabajar a los robots.

Nvidia define GR00T 2 como un modelo de acción de mundo abierto. Es un tipo de IA que observa una escena, predice cómo cambiará con sus movimientos y, después, actúa. Funciona con los modelos del mundo Cosmos de Nvidia y se ha entrenado con una combinación de grabaciones de robots y vídeos de personas. Entre estos materiales hay una biblioteca de vídeos en primera persona de gente usando las manos, que Nvidia ha publicado como código abierto.

Las cifras proceden de una evaluación de Nvidia sobre 50 tareas de manipulación. Sin ninguna demostración específica de una tarea, GR00T 2 completó al menos una vez 40 de las 50. Con una sola demostración por tarea, su tasa media de éxito fue del 71 %; con cinco, subió al 95 %. Nvidia afirma que el modelo puede observar a una persona realizando una acción y transferir esa habilidad a un robot con un cuerpo distinto, sin necesidad de grabaciones de robots. Los agentes de IA también pueden acceder a él mediante una API para encadenar habilidades y recuperarse cuando falla un paso.

Algunas de esas capacidades que Nvidia atribuye al modelo ya cuentan con sus primeros evaluadores. Foxconn, en Taiwán, está aplicando GR00T 2 a la automatización de fábricas de servidores; Siemens lo está evaluando en distintos trabajos industriales, y Nexuni lo está probando para manipular ropa. MicroAGI lo ha entrenado además con aprendizaje por refuerzo para cambiar cables Ethernet con un brazo robótico.

Junto con el modelo, Nvidia ha lanzado Isaac Lab 3.0, el marco de código abierto que utilizan los investigadores para entrenar robots en simulaciones antes de arriesgarse a probarlos con hardware real. Su integración más estrecha con Newton, un motor de física abierto, permite simular materiales flexibles como cables y telas, además de manos robóticas con muchas articulaciones. En una prueba de referencia de manipulación con la mano, Nvidia midió un rendimiento de entrenamiento hasta 2,5 veces superior al de la versión anterior, Isaac Lab 2.3. En la práctica, eso se traduce en más sesiones de práctica con el mismo tiempo de computación.

Conviene tener presentes algunas limitaciones. Las tasas de éxito son mediciones de la propia Nvidia, y completar una tarea «al menos una vez» dista mucho de poder hacerla durante toda una jornada en una línea de fábrica. Los puestos entre los tres primeros que GR00T 2 ha conseguido en tablas de clasificación de robótica como RoboCasa365, RoboLab, RoboDojo y MolmoSpaces también son afirmaciones de Nvidia y, en su mayoría, corresponden a simulaciones. Nvidia presenta el modelo como abierto, pero, en el momento de escribir estas líneas, sus pesos aún no estaban disponibles en las páginas de GitHub o Hugging Face de la compañía; la versión más reciente que se puede descargar sigue siendo GR00T N1.7. Tampoco hay nada que los consumidores puedan comprar. Es un conjunto de herramientas para fabricantes de robots y laboratorios, no un robot doméstico.

Para quienes no trabajan en un laboratorio de investigación, el cambio se notará poco a poco en robots de almacenes, fábricas y servicios que necesitarán menos supervisión antes de ponerse a trabajar. Como las herramientas son de código abierto y están publicadas en internet, pueden utilizarlas laboratorios y empresas emergentes de cualquier lugar, desde socios de Nvidia en Corea, como RLWRLD, hasta universidades de Europa y Latinoamérica.

Nvidia presentó GR00T 2 e Isaac Lab 3.0 el 9 de noviembre de 2026, en la Conference on Robot Learning, celebrada en Austin, Texas. Al mismo tiempo llegó una versión preliminar para desarrolladores de Isaac Lab-Arena 0.4, su herramienta para probar políticas robóticas en miles de variaciones, junto con dos nuevas pruebas de referencia abiertas, DexBench y VABAR, creadas para medir hasta qué punto los robots pueden realizar tareas industriales. Nvidia no ha anunciado cuándo estarán disponibles para descarga pública los pesos de GR00T 2.

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