NVIDIA Apresenta GR00T 2 e Isaac Lab 3.0 para Robótica Avançada na CoRL

A NVIDIA anunciou na Conference on Robot Learning (CoRL) o lançamento do GR00T 2 e do Isaac Lab 3.0, focando no avanço da robótica. O GR00T 2 é um modelo de ação para mundo aberto, treinado com um vasto conjunto de dados multimodais, incluindo 100.000 horas de dados egocêntricos de código aberto da NVIDIA. Ele foi projetado para permitir que robôs aprendam manipulação destra, transferindo habilidades entre diferentes corpos robóticos e generalizando com poucos dados. Segundo a NVIDIA, o GR00T 2 já figura entre os três melhores modelos em várias categorias de benchmarks de visão-linguagem-ação (VLA) e modelos de ação de mundo, com destaque em classificações como RoboCasa365, RoboLab, RoboDojo e MolmoSpaces.

O Isaac Lab 3.0, por sua vez, é uma plataforma de aprendizado de robôs em larga escala, que agora integra o motor de física Newton. Isso permite a simulação de objetos deformáveis, como cabos e tecidos, e sistemas articulados complexos, essenciais para a transferência de habilidades aprendidas da simulação para o robô real. A plataforma também introduz benchmarks de avaliação automatizada, como o DexBench e o VABAR, para otimizar o desempenho em tarefas industriais. A integração com Newton e as novas ferramentas de avaliação visam aprimorar a precisão e a escalabilidade do treinamento de robôs, permitindo que pesquisadores simulem milhares de robôs em paralelo.

O lançamento do GR00T 2 e do Isaac Lab 3.0 marca uma evolução significativa em relação às notícias anteriores. Em 10 de novembro de 2026, o CEVIU noticiou o GR00T 2 como uma nova geração de foundation world-action models. Agora, seu lançamento oficial confirma as capacidades de prever vídeo futuro e ações de robôs, com detalhes sobre seu treinamento e desempenho em benchmarks. Em 12 de novembro de 2026, foi destacada a capacidade de ensinar robôs a manipular objetos delicados com GR00T 2 e as ferramentas de simulação. O Isaac Lab 3.0 expande essa capacidade com a introdução do motor de física Newton e a simulação de objetos deformáveis, indo além do que era sugerido anteriormente sobre manipulação refinada.

A integração mais profunda com Newton no Isaac Lab 3.0 e a introdução de benchmarks como DexBench e VABAR, mencionados na notícia atual, representam um avanço claro. Isso permite uma validação mais robusta e realista do que as capacidades gerais de treinamento e pesquisa em grasping robótico e condução autônoma que o CEVIU noticiou em 7 de junho de 2026. Além disso, em 3 de novembro de 2026, a NVIDIA apresentou o Cosmos Framework para world models de IA física, que agora se beneficia diretamente da capacidade do GR00T 2 de treinar e otimizar esses modelos, oferecendo uma base mais concreta para o desenvolvimento.

Para engenheiros de robótica e desenvolvedores de hardware, as atualizações do GR00T 2 e Isaac Lab 3.0 da NVIDIA significam ferramentas mais poderosas para o desenvolvimento de robôs autônomos. A capacidade do GR00T 2 de aprender manipulação destra e generalizar habilidades com poucos dados pode acelerar significativamente o tempo de desenvolvimento, reduzindo a necessidade de grandes volumes de dados específicos para cada tarefa. Isso é crucial para robôs que precisam operar em ambientes dinâmicos e imprevisíveis, como logística, manufatura e serviços.

O Isaac Lab 3.0, com a integração do motor de física Newton, oferece uma simulação mais precisa para objetos deformáveis e sistemas articulados complexos. Essa precisão é vital para garantir que as habilidades aprendidas em simulação se traduzam efetivamente para o mundo físico, diminuindo a lacuna entre o ambiente virtual e o real. Os novos benchmarks de avaliação automatizada, DexBench e VABAR, permitem uma avaliação sistemática e repetível do desempenho do robô em diversas tarefas industriais, o que é fundamental para a validação e otimização de políticas de controle. Essas ferramentas juntas proporcionam um ecossistema mais completo e eficiente para o treinamento e implantação de robôs avançados, beneficiando diretamente a pesquisa e o desenvolvimento em robótica.