Facciamo un piccolo gioco: immaginate di dover spiegare a qualcuno come prendere una tazza, spostarla e appoggiarla altrove senza far cadere il contenuto. Sembra semplice, ma se provate a descrivere con precisione ogni movimento, vi accorgerete che ci vorrebbero pagine e pagine di istruzioni. Ecco perché la robotica umanoide è sempre stata così complessa. Fino a ieri. Con l’annuncio di NVIDIA Isaac GR00T N1, i robot possono ora comprendere e replicare movimenti complessi osservando semplicemente le azioni umane, grazie a un’architettura cognitiva che simula sia i processi intuitivi che quelli razionali del cervello umano.
NVIDIA e robot, l’intelligenza artificiale che diventa concreta
Mi piace molto come Jensen Huang, CEO di NVIDIA, l’ha messa durante la sua presentazione al GTC 2025: “L’era della robotica generalista è qui”. Non è uno slogan vuoto, ma la constatazione di un fatto. Per la prima volta, abbiamo un modello fondazionale aperto e personalizzabile che permette ai robot umanoidi di ragionare e agire nel mondo reale.
Il GR00T N1 (Generalist Robot 00 Technology) non è l’ennesimo esperimento da laboratorio. È una tecnologia disponibile già ora per gli sviluppatori di tutto il mondo, pensata per trasformare industrie che soffrono di carenza di manodopera (stimata in oltre 50 milioni di persone a livello globale).
Un cervello a due velocità
Ciò che rende GR00T N1 veramente straordinario è la sua architettura ispirata alla cognizione umana: un Sistema 1 che funziona come modello di “azione veloce” (simile ai nostri riflessi) e un Sistema 2 che opera come “pensiero lento”, capace di ragionare sull’ambiente circostante e pianificare azioni complesse.
Questa dualità permette ai robot di eseguire compiti apparentemente semplici per noi umani ma incredibilmente complessi per le macchine: afferrare oggetti, spostarli con uno o entrambi i bracci, e trasferirli da un braccio all’altro. Possono persino eseguire operazioni multi-step che richiedono contesto prolungato e combinazioni di diverse abilità.
NVIDIA e robot, dalla simulazione alla realtà
NVIDIA non si è limitata a sviluppare il modello, ma ha creato un intero ecosistema per i robot umanoidi. In collaborazione con Google DeepMind e Disney Research, l’azienda sta sviluppando Newton, un motore fisico open-source ottimizzato per l’apprendimento dei robot.
Usando componenti del NVIDIA Isaac GR00T Blueprint, è stato possibile generare 780.000 traiettorie sintetiche (equivalenti a 6.500 ore, o nove mesi continui, di dimostrazioni umane) in sole 11 ore. La combinazione di dati sintetici e reali ha migliorato le prestazioni di GR00T N1 del 40% rispetto all’utilizzo dei soli dati reali.
Un futuro open
Il vero cambiamento, come avrete intuito, sta nell’approccio aperto. I dati di addestramento e gli scenari di valutazione di GR00T N1 sono disponibili per il download su Hugging Face e GitHub. Questo permetterà a sviluppatori e ricercatori di tutto il mondo di partecipare alla creazione di robot umanoidi sempre più capaci e utili.
Aziende come 1X Technologies, Agility Robotics, Boston Dynamics e altre hanno già avuto accesso anticipato a questa tecnologia, e i risultati sono impressionanti. Bernt Børnich, CEO di 1X Technologies, ha dichiarato che con una quantità minima di post-addestramento, sono riusciti a implementare completamente il sistema sul loro robot NEO Gamma.
Non siamo più nel campo delle promesse: l’era della robotica generalista è davvero iniziata.
