Lab IA da Nvidia: Impulsionando o Futuro da Robótica

12/08/2025 Inteligência Artificial

É incrível ver o quão longe algumas empresas podem chegar. Em 2009, quando Bill Dally se juntou ao laboratório de pesquisa da Nvidia, era um lugar pequeno, focado em como tornar os gráficos de computador super realistas com algo chamado ray tracing. Avançando para hoje, e aquele pequeno laboratório se transformou em uma potência com mais de 400 pessoas, desempenhando um papel enorme na transformação da Nvidia de uma startup de GPU para jogos em uma gigante de US$ 4 trilhões, principalmente por causa do boom da IA. Quem diria, né?

Agora, a Nvidia está de olho na próxima grande novidade: robótica e IA. Parece algo saído de um filme de ficção científica, mas é real. A empresa mostrou recentemente um monte de novos modelos de IA, bibliotecas e outras ferramentas destinadas a ajudar os desenvolvedores de robótica. Eles estão basicamente construindo a infraestrutura para o futuro dos robôs.

Dally, que agora é o cientista-chefe da Nvidia, começou como consultor para eles em 2003, enquanto ainda lecionava em Stanford. Quando ele estava pronto para deixar seu cargo em Stanford, a Nvidia aproveitou a chance para trazê-lo a bordo em tempo integral. Ele disse que a Nvidia realmente fez um caso convincente para ele se juntar ao laboratório de pesquisa deles, e ele eventualmente concordou. Às vezes, as melhores oportunidades surgem quando você menos espera. É tudo uma questão de timing, eu acho.

Expandindo Horizontes

Quando Dally assumiu o comando do laboratório, seu principal objetivo era expandi-lo e diversificar seu trabalho. Então, os pesquisadores começaram a explorar áreas além do ray tracing, como design de circuitos e VLSI (integração em larga escala), que é basicamente colocar milhões de transistores em um único chip. O laboratório não parou de crescer desde então.

Por um tempo, o foco foi em fazer GPUs melhores para IA. A Nvidia estava à frente da curva, começando a experimentar com GPUs de IA lá em 2010 – mais de uma década antes da atual mania de IA. Eles perceberam o potencial cedo e começaram a adaptar suas GPUs para IA, desenvolvendo software para apoiá-la e trabalhando com pesquisadores ao redor do mundo. Foi uma aposta arriscada, mas valeu a pena.

Agora que a Nvidia domina o mercado de GPUs de IA, eles estão procurando novas áreas para se expandir. Foi isso que os levou à IA física e à robótica. A Nvidia quer ser o cérebro por trás de todos os robôs do mundo. Para conseguir isso, eles estão se concentrando em desenvolver as tecnologias essenciais necessárias para que isso aconteça.

Sanja Fidler, vice-presidente de pesquisa de IA da Nvidia, juntou-se à equipe em 2018 e trouxe sua experiência em modelos de simulação para robôs. Ela já estava trabalhando nisso no MIT quando Jensen Huang, CEO da Nvidia, expressou interesse. Ela não resistiu à oportunidade de se juntar à Nvidia e criar um laboratório de pesquisa em Toronto chamado Omniverse, que se concentra na construção de simulações para IA física. É como um playground virtual para robôs.

Um dos primeiros desafios foi encontrar dados 3D suficientes para construir esses mundos simulados. Eles precisavam de uma tonelada de imagens e da tecnologia para transformá-las em modelos 3D que os simuladores pudessem usar. Eles investiram em algo chamado renderização diferenciável, que torna a renderização amigável à IA. A Omniverse lançou seu primeiro modelo que transforma imagens em modelos 3D, GANverse3D, em 2021. Eles também desenvolveram o Neuric Neural Reconstruction Engine para criar modelos 3D e simulações a partir de vídeos de robôs e carros autônomos.

A equipe agora está trabalhando para tornar esses modelos mais rápidos para que os robôs possam reagir em tempo real. Eles querem que os robôs sejam capazes de processar informações muito mais rápido do que os humanos. Se eles conseguirem tornar esses modelos significativamente mais rápidos, eles serão incrivelmente úteis para robótica e aplicações de IA física.

Apesar de toda a empolgação em torno dos robôs, a equipe de pesquisa da Nvidia permanece realista. Eles acreditam que ainda faltam alguns anos para termos um robô humanoide em cada lar. Mas, com o progresso que estão fazendo em IA visual, IA generativa e coleta de dados, eles estão confiantes de que os robôs continuarão a melhorar e se tornar mais capazes.