• O Blueprint permite o processamento e a curadoria de dados em grande escala, a geração de dados sintéticos, o aprendizado por reforço e a avaliação de modelos físicos de IA para agentes de IA de visão, robótica e veículos autônomos.

• Provedores de serviços em nuvem, incluindo Microsoft Azure e Nebius, fornecem o Blueprint para transformar computação em escala global em mecanismos de produção de dados prontos para uso e orientados por agentes.

• Os principais desenvolvedores de IA física — FieldAI, Hexagon Robotics, Linker Vision, Milestone Systems, Skild AI, Uber e Teradyne Robotics — estão utilizando o Blueprint para acelerar o desenvolvimento de robótica, agentes de IA de visão e veículos autônomos.

A NVIDIA anuncia o NVIDIA Physical AI Data Factory Blueprint, uma arquitetura de referência aberta que unifica e automatiza a forma como os dados de treinamento são gerados, ampliados e avaliados, reduzindo os custos, o tempo e a complexidade do treinamento de sistemas de IA física em grande escala.

O projeto permite que os desenvolvedores utilizem os modelos de base de mundo aberto NVIDIA Cosmos™ e os principais agentes de codificação para transformar dados de treinamento limitados em conjuntos de dados amplos e diversificados — incluindo casos extremos raros e cenários de cauda longa que são caros, demorados e, muitas vezes, impraticáveis de capturar no mundo real.

A NVIDIA está colaborando com o Microsoft Azure e a Nebius para integrar o projeto aberto à infraestrutura e aos serviços de nuvem dessas empresas, permitindo que os desenvolvedores transformem o poder de computação acelerada em grandes volumes de dados de treinamento. Os principais desenvolvedores de IA física – FieldAI, Hexagon Robotics, Linker Vision, Milestone Systems, RoboForce, Skild AI, Teradyne Robotics e Uber — estão utilizando o projeto para acelerar o desenvolvimento de robótica, agentes de IA de visão e veículos autônomos.

“A IA física é a próxima fronteira da revolução da IA, onde o sucesso depende da capacidade de gerar enormes quantidades de dados”, afirmou Rev Lebaredian, vice-presidente de Omniverse e tecnologias de simulação da NVIDIA. “Em parceria com líderes do setor de nuvem, estamos oferecendo um novo tipo de mecanismo de agência que transforma a capacidade de computação nos dados de alta qualidade necessários para dar vida à próxima geração de sistemas autônomos e robôs. Nesta nova era, computação é sinônimo de dados.”

Um mecanismo unificado para o desenvolvimento de IA física

A IA física segue leis de escalabilidade: o desempenho melhora à medida que os dados, a capacidade de computação e a capacidade do modelo aumentam. O Physical AI Data Factory Blueprint funciona como uma arquitetura de referência única que conduz as equipes desde os dados brutos até conjuntos de treinamento prontos para o modelo, por meio de fluxos de trabalho modulares e automatizados:

• Curadoria e pesquisa: O NVIDIA Cosmos Curator processa, refina e anota conjuntos de dados sintéticos e do mundo real em grande escala.

• Ampliação e multiplicação: O Cosmos Transfer expande e diversifica exponencialmente os dados selecionados, multiplicando entradas reais e simuladas para capturar melhor cenários raros e de cauda longa em diversos ambientes e condições de iluminação.

• Avaliação e validação: O NVIDIA Cosmos Evaluator, desenvolvido com o Cosmos Reason e agora disponível no GitHub, pontua, verifica e filtra automaticamente os dados gerados para garantir a precisão física e a prontidão para o treinamento.

A NVIDIA está utilizando o Physical AI Data Factory Blueprint para treinar e avaliar o NVIDIA Alpamayo, os primeiros modelos abertos de visão, linguagem e ação baseados em raciocínio do mundo para a condução autônoma de longo prazo. A Skild AI está aplicando o blueprint para aprimorar modelos de base para robôs de uso geral, enquanto a Uber o utiliza para acelerar o desenvolvimento de veículos autônomos.

“Estamos entrando em uma fase em que a AI física deixa de ser apenas uma promessa e passa a ganhar escala real. O avanço de agentes de visão, robótica e veículos autônomos depende cada vez mais da capacidade de trabalhar com grandes volumes de dados e novas formas de treinamento. O Blueprint contribui justamente nesse sentido, permitindo o processamento e a curadoria de dados em larga escala, além de integrar recursos como geração de dados sintéticos e aprendizado por reforço”, comenta Marcio Aguiar, diretor da divisão Enterprise da NVIDIA para América Latina.

Orquestração orientada por agentes em grande escala

Muitos desenvolvedores de robótica não estão preparados para implantar e gerenciar a complexa infraestrutura de IA necessária para gerar dados em grande escala.

O NVIDIA OSMO, uma estrutura de orquestração de código aberto, unifica e gerencia esses fluxos de trabalho em diversos ambientes de computação, reduzindo as tarefas manuais para que os desenvolvedores possam se concentrar na criação de seus modelos.

O OSMO agora se integra a agentes de codificação líderes de mercado, como Claude Code, OpenAI Codex e Cursor, possibilitando operações nativas de IA nas quais os agentes gerenciam recursos de forma proativa, resolvem gargalos e aceleram a entrega de modelos em escala.

Impulsionando o ecossistema global de IA física

Os provedores de serviços em nuvem desempenham um papel fundamental no fornecimento da infraestrutura de IA acelerada, das operações de aprendizado de máquina e dos serviços de orquestração de que os desenvolvedores precisam para criar e implantar IA física em escala.

O Microsoft Azure está integrando o Physical AI Data Factory Blueprint em uma cadeia de ferramentas de IA física aberta, agora disponível no GitHub. O blueprint oferece integração com os serviços do Azure — incluindo Azure IoT Operations, Microsoft Fabric, Real-Time Intelligence, Microsoft Foundry e GitHub Copilot — para fornecer fluxos de trabalho de nível empresarial, orientados por agentes, para treinar e validar sistemas de IA física de forma rápida e em escala.

FieldAI, Hexagon Robotics, Linker Vision e Teradyne Robotics estão entre as primeiras a testar a cadeia de ferramentas de IA física do Azure para acelerar e escalar a geração, o aumento e a avaliação de dados em seus pipelines de percepção, mobilidade e aprendizado por reforço.

A Nebius integrou o OSMO à sua nuvem de IA, permitindo que os desenvolvedores usem o blueprint para implantar pipelines de dados prontos para produção, adaptados às suas necessidades. A infraestrutura da Nebius alimenta a pilha de IA física de ponta a ponta, combinando GPUs NVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwell Server Edition com armazenamento de objetos ultrarrápido, gerenciamento e rotulagem nativos de dados, execução sem servidor e inferência gerenciada integrada.

Os primeiros usuários — Milestone Systems, Voxel51 e RoboForce — estão utilizando o blueprint na infraestrutura Nebius para acelerar o desenvolvimento de modelos para agentes de IA de análise de vídeo, veículos autônomos e robôs humanoides industriais.

O NVIDIA Physical AI Data Factory Blueprint deverá estar disponível no GitHub em abril.

Sobre a NVIDIA

Desde sua fundação em 1993, a NVIDIA (NASDAQ: NVDA) tem sido pioneira em computação acelerada. A invenção da GPU pela empresa em 1999 estimulou o crescimento do mercado de games para PC, redefiniu a computação gráfica, iniciou a era da IA moderna e tem ajudado a digitalização industrial em todos os mercados. A NVIDIA agora é uma empresa de infraestrutura de computação full-stack com soluções em escala de data center que estão revolucionando o setor. Mais informações em: https://www.nvidia.com/pt-br/.