NVIDIA amplia a plataforma Isaac com o humanoide de referência Agile ONE SN

A NVIDIA anunciou a expansão da plataforma aberta de desenvolvimento de robótica NVIDIA Isaac na GTC Berlin, em 21 de outubro de 2026, com a inclusão de um humanoide de referência, novos conjuntos de dados e um ambiente de execução, além de atualizações em sua estrutura de aprendizado robótico.

Segundo a NVIDIA, em conjunto, as novas tecnologias oferecem aos desenvolvedores um caminho integrado dos dados à implantação, com o objetivo de levar robôs de uso geral ao mundo real mais rapidamente. “A robótica de uso geral está avançando em um ritmo extraordinário — o momento ChatGPT da robótica se aproxima rapidamente”, afirmou Jensen Huang, fundador e CEO da NVIDIA. “Com a NVIDIA Isaac, nossa plataforma aberta de robótica de pilha completa, oferecemos aos desenvolvedores os modelos, os dados, as ferramentas de simulação e os sistemas computacionais necessários para levar a IA física aos maiores setores do mundo.”

Humanoide de referência Agile ONE SN

A Agile Robots apresentou o Agile ONE SN, um humanoide de referência de pilha completa, pré-configurado com a NVIDIA Isaac GR00T e equipado com a plataforma de IA de borda NVIDIA Jetson Thor. Segundo a NVIDIA, o sistema reúne as ferramentas de simulação, treinamento e implantação necessárias para levar as habilidades dos robôs do desenvolvimento ao mundo físico, reduzindo o tempo de configuração de semanas para dias.

O humanoide usa o corpo Agile ONE S, tem 1,40 metro de altura e pesa 40 quilos, com 31 graus de liberdade e capacidade de carga de 3 quilos por braço. Suas duas mãos de cinco dedos WUJI Hand 2 oferecem, cada uma, 20 graus de liberdade, controle de força a 1 kHz e sensoriamento tátil para manipulação hábil. O Jetson Thor oferece 2.070 teraflops FP4 de capacidade computacional e 128 GB de memória unificada para raciocínio embarcado e controle em tempo real; já o conjunto de sensores multimodais combina câmeras na cabeça e nos pulsos, sensores lidar e unidades de medição inercial.

A plataforma Isaac GR00T fornece o modelo fundacional GR00T, um fluxo de trabalho que vai da captura de dados à implantação e inclui controle de corpo inteiro para movimentos coordenados. A Agile Robots também planeja integrar protocolos de segurança no próprio robô com o NVIDIA Halos, sistema de segurança de pilha completa da NVIDIA para robótica.

“O grande avanço dos humanoides está em serem úteis em grande escala: uma máquina adaptável que aprende muitas habilidades e opera em ambientes concebidos para pessoas”, afirmou Zhaopeng Chen, fundador e CEO da Agile Robots. Chen descreveu o Agile ONE SN como um humanoide de referência aberto e de pilha completa, que oferece aos desenvolvedores um sistema pronto para criar, treinar e validar os recursos necessários para colocar humanoides em operação.

A disponibilidade do Agile ONE SN está prevista para o início de 2027. O modelo foi projetado para pesquisa e desenvolvimento de ponta em humanoides e, segundo a NVIDIA, despertou o interesse de instituições como a Stanford University e a ETH Zurich.

Isaac Lab 3.0, Isaac OS e conjuntos de dados abertos

O NVIDIA Isaac Lab 3.0 já está disponível em caráter geral como uma estrutura de código aberto para aprendizado robótico, pronta para agentes, que permite treinar e refinar políticas robóticas, do desktop ao data center, usando fluxos de trabalho com várias GPUs e mecanismos de física como Newton e NVIDIA PhysX. O novo NVIDIA Isaac OS é uma estrutura de ambiente de execução de código aberto, desenvolvida com base no NVIDIA Holoscan, que conecta IA, sensores, controles e hardware robótico para oferecer desempenho determinístico em tempo real, da simulação aos robôs físicos.

A SimReady Central Library oferece mais de 2.000 recursos de robótica e fábricas prontos para simulação, enquanto o Human 1M Dataset abrange diversas atividades humanas, com vídeos sincronizados de três vistas e rastreamento 3D das mãos. Ambos estão disponíveis no Hugging Face, e os parceiros da Cosmos Coalition têm acesso ao Human 1M Dataset completo. Os recursos da SimReady Central Library são fornecidos por Comau, FANUC, ForgeCAD, Franka Robotics, LG Electronics, Palatial, Robotiq, Standard Bots, Universal Robots e Vertiv.

A NVIDIA também lançou três fluxos de trabalho de referência de código aberto para o DGX Station, que abrangem o refinamento de modelos GR00T 1.7 com aprendizado por reforço, o treinamento de habilidades de manipulação hábil no Isaac Lab e o pós-treinamento de modelos de mundo NVIDIA Cosmos para geração de dados sintéticos usando o ChatGPT Astra. Soluções da 1X, Agile Robots, Humanoid, Maven Robotics, Mentee, MicroAGI, Rhoda, Sereact e Skild AI darão suporte aos fluxos de trabalho.

O NVIDIA Halos, desenvolvido com base no NVIDIA IGX Thor, é uma plataforma de segurança de pilha completa para levar veículos autônomos e robôs do desenvolvimento à implantação. Agile Robots, Agility, Dexory, FORT Robotics e KION estão integrando o Halos às suas arquiteturas de segurança, inclusive para garantir a segurança de robôs em armazéns. A SICK está avaliando o Halos para aprimorar a segurança dinâmica de robôs industriais que operam além de zonas fixas. A Advantech e a NexCOBOT estão desenvolvendo plataformas de computação industrial baseadas no NVIDIA IGX, enquanto Reynolds & Moore, Accenture e TÜV SÜD trabalham para acelerar a certificação da implantação segura de IA física industrial.

Parceiros europeus de robótica desenvolvem soluções com base no Isaac

A ABB Robotics está integrando bibliotecas NVIDIA Omniverse ao RobotStudio HyperReality para simular e comissionar virtualmente sistemas robóticos antes da instalação. O KUKA Group usa bibliotecas Omniverse no Visual Components FactoryLens para adicionar renderização em tempo real aos fluxos de trabalho de simulação de fábricas. A Sereact usa o Isaac GR00T com o Cosmos Transfer para treinar e pós-treinar sua plataforma Cortex de movimentação de mercadorias, que opera em braços robóticos industriais da Universal Robots.

A Humanoid está usando Jetson Thor, Holoscan Sensor Bridge, Halos e Isaac OS para desenvolver e validar comportamentos robóticos antes de projetos-piloto industriais. A Hexagon Robotics está desenvolvendo recursos de percepção para seu robô AEON, incluindo vídeo de teleoperação, localização, mapeamento e detecção da pose de objetos. A Bear Robotics está acelerando a percepção e a execução de modelos em seu robô KR1, além de realizar o pós-treinamento do Isaac GR00T por meio de seu sistema Kino-2, destinado a operações de armazenagem, devoluções e fluxos de trabalho industriais.

A Toyota Material Handling Europe e a SoftServe estão usando o Omniverse e a estrutura Isaac Sim para desenvolver soluções autônomas de movimentação de materiais; segundo a NVIDIA, essa abordagem reduz em até 50% o tempo de implantação. A Idealworks está usando modelos abertos da NVIDIA e hardware Jetson para desenvolver recursos de memória para robôs móveis autônomos em fábricas, e a Analog Devices está desenvolvendo robôs móveis autônomos com o Jetson AGX Orin e a biblioteca cuVSLAM.

A Hugging Face e a Pollen Robotics estão usando Isaac Lab, Isaac Sim e Newton para criar o Microduck, um pequeno robô de código aberto projetado para ajudar desenvolvedores e estudantes a treinar, modificar e compartilhar novos comportamentos físicos. A Franka Robotics está usando microsserviços NVIDIA NIM e Isaac Sim para converter solicitações em linguagem natural em ações em seu sistema robótico Franka FR3 Duo. A Bellboy está usando Jetson e GR00T para alimentar Billie, sua primeira colega robô, que já está em operação em hotéis administrados por Marriott, Hilton, IHG e OYO.

A Flexion está usando Isaac Lab e Newton para ampliar o aprendizado do Reflect, um modelo unificado de inteligência robótica que combina raciocínio e movimento de corpo inteiro para realizar manipulações complexas em diferentes estruturas robóticas. A Schaeffler está contribuindo com sua tecnologia de atuadores para o Newton como um componente fundamental exclusivo, e a NEURA Robotics está usando Isaac Sim e Isaac Lab para gerar dados sintéticos de treinamento e treinar habilidades robóticas em simulação para o Neuron AI, seu modelo fundamental multimodal.