GR00T 2, da Nvidia, aprende tarefa de robô com cinco demonstrações e acerta 95% das vezes

O novo modelo robótico da Nvidia, GR00T 2, foi desenvolvido para aprender tarefas manuais com poucas demonstrações, em vez de passar por longos ciclos de treinamento. Mostre uma tarefa uma vez e, nos próprios testes da Nvidia, ele acerta na maioria das vezes. Mostre mais algumas vezes e raramente erra. Isso é importante porque ensinar uma nova tarefa a um braço robótico geralmente significa guiá-lo repetidamente pelos movimentos por controle remoto — justamente a parte lenta e cara de colocar robôs para trabalhar.

A Nvidia chama o GR00T 2 de modelo de ação de mundo aberto. Trata-se de um tipo de IA que observa uma cena, prevê como seus movimentos vão transformá-la e então age. Ele funciona com os modelos de mundo Cosmos, da Nvidia, e foi treinado com uma combinação de gravações de robôs e imagens de pessoas. Esse material inclui uma biblioteca de vídeos em primeira pessoa que mostram pessoas usando as mãos, lançada pela Nvidia como código aberto.

Os números vêm de uma avaliação da Nvidia com 50 tarefas de manipulação. Sem uma demonstração específica para cada tarefa, o GR00T 2 concluiu ao menos uma vez 40 das 50. Com uma única demonstração por tarefa, a taxa média de sucesso foi de 71%; com cinco, subiu para 95%. Segundo a Nvidia, o modelo consegue observar uma pessoa realizando uma ação e transferir a habilidade para um corpo robótico diferente, sem precisar de imagens de robôs. Agentes de IA também podem acessá-lo por meio de uma API para encadear habilidades e se recuperar quando uma etapa dá errado.

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Algumas dessas capacidades alegadas já estão sendo testadas. A Foxconn, de Taiwan, está aplicando o GR00T 2 à automação de fábricas de servidores; a Siemens está avaliando o modelo em diferentes tarefas industriais; e a Nexuni o testa no manuseio de roupas para lavar. A MicroAGI treinou o modelo ainda mais com aprendizado por reforço para trocar cabos Ethernet usando um braço robótico.

Junto com o modelo, a Nvidia lançou o Isaac Lab 3.0, uma estrutura de código aberto usada por pesquisadores para treinar robôs em simulações antes de colocarem equipamentos reais em risco. A integração mais estreita com o Newton, um mecanismo de física aberto, permite simular materiais flexíveis, como cabos e tecidos, além de mãos robóticas com muitas articulações. Em um teste de referência de manipulação com as mãos, a Nvidia mediu uma capacidade de treinamento até 2,5 vezes maior que a do Isaac Lab 2.3, versão anterior. Na prática, isso significa mais rodadas de treino no mesmo intervalo de processamento.

Há limitações a considerar. As taxas de sucesso são medições da própria Nvidia, e concluir uma tarefa “ao menos uma vez” está muito longe de conseguir executá-la o dia inteiro em uma linha de fábrica. As colocações entre as três primeiras em rankings de robótica como RoboCasa365, RoboLab, RoboDojo e MolmoSpaces também são alegações da Nvidia e se referem, em sua maioria, a simulações. A Nvidia descreve o modelo como aberto, mas, até a publicação deste texto, seus pesos ainda não estavam disponíveis nas páginas da empresa no GitHub ou no Hugging Face, onde a versão mais recente para download continua sendo o GR00T N1.7. Também não há nada à venda para consumidores. Trata-se de um conjunto de ferramentas para fabricantes de robôs e laboratórios, não de um robô doméstico.

Para quem está fora de um laboratório de pesquisa, a mudança aparecerá aos poucos, em robôs de armazéns, fábricas e serviços que precisarão de menos orientação antes de começar a trabalhar. Como as ferramentas são de código aberto e estão publicadas na internet, laboratórios e startups de qualquer lugar podem usá-las — dos parceiros da Nvidia na Coreia, como a RLWRLD, a universidades da Europa e da América Latina.

A Nvidia apresentou o GR00T 2 e o Isaac Lab 3.0 em 9 de novembro de 2026, durante a Conference on Robot Learning, em Austin, no Texas. Uma prévia para desenvolvedores do Isaac Lab-Arena 0.4, ferramenta da empresa para testar políticas robóticas em milhares de variações, foi lançada na mesma ocasião, junto com dois novos testes de referência abertos, DexBench e VABAR, desenvolvidos para medir a capacidade dos robôs de lidar com tarefas industriais. A Nvidia não informou quando os pesos do GR00T 2 estarão disponíveis para download público.

Tags: nvidia, robótica, robôs humanoides, Foxconn, GR00T 2, Isaac Lab

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