XGRIDS en NVIDIA GTC 2026: Conectando espacios del mundo real e IA física a través de Real2Sim USA - español APAC - Traditional Chinese USA - English India - English USA - Français
SAN JOSE, Calif., 20 de marzo de 2026 /PRNewswire/ -- Para que los robots funcionen de forma fiable en el mundo real, deben entrenarse en entornos que lo representen con precisión. Este es el principal desafío de Real2Sim, y el objetivo de la participación de XGRIDS en GTC 2026 (del 16 al 19 de marzo en San José).
La solución de inteligencia espacial de XGRIDS ahora es compatible con NVIDIA Omniverse NuRec para renderizado basado en OpenUSD y se presentó en diversos eventos: una presentación destacada en Startup Pitch, demostraciones de robótica dentro del ecosistema de NVIDIA y una exhibición conjunta con Amazon Web Services (AWS).
Real2Sim: Del espacio físico al entrenamiento de IA
Durante Startup Pitch, el director de XGRIDS, Sunny Liao, planteó una pregunta clave:
¿Cómo se crean entornos de entrenamiento que reflejen fielmente las condiciones del mundo real?
La respuesta de XGRIDS es un sistema basado en datos reales. Al combinar LiDAR y visión artificial para la percepción espacial multimodal con reconstrucción 3D de alta fidelidad, los entornos físicos se transforman en modelos del mundo real utilizables para la simulación.
En comparación con el modelado 3D manual, este enfoque:
Los desarrolladores de GTC destacaron que esto ofrece una vía más práctica para el entrenamiento y la validación de robots.
Inteligencia espacial para IA física
Más allá de la fase inicial, las soluciones de XGRIDS se presentaron en diversas áreas de exhibición en GTC.
En la sesión de NVIDIA Robotics, XGRIDS demostró su solución para sistemas de IA integrados. Al implementar la percepción y el modelado espacial en plataformas robóticas cuadrúpedas, los robots pueden mapear y comprender continuamente sus entornos, utilizando la estructura espacial 3D completa para la planificación de rutas, la toma de decisiones conductuales y la ejecución de tareas, en lugar de depender únicamente de sensores locales para la evitación inmediata de obstáculos.
Demostró cómo la inteligencia espacial se integra en los sistemas de IA integrados, permitiendo a los robots comprender entornos 3D completos para la planificación de rutas, la toma de decisiones y la ejecución de tareas.
En la presentación de AWS, XGRIDS presentó un flujo de trabajo completo de Real2Sim, desde la captura hasta la generación del modelo del mundo y el entrenamiento de la simulación.
De cara al futuro
Eel enfoque a largo plazo de XGRIDS se mantiene constante: construir una infraestructura de inteligencia espacial que convierta entornos del mundo real en modelos del mundo que los sistemas de IA puedan comprender, analizar y sobre los que puedan entrenarse.
GTC 2026 marcó un paso importante para integrar este trabajo en el ecosistema de la IA física. A medida que los sistemas de IA integrados pasan de los laboratorios a almacenes, ciudades y obras de construcción, la demanda de representaciones digitales precisas y escalables de los entornos no hará más que crecer.
XGRIDS está construyendo la capa de captura a simulación que lo hace posible.
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