O GR00T 2 da Nvidia aprende uma tarefa com cinco demonstrações e acerta em 95% dos casos

O novo modelo de robótica da Nvidia, GR00T 2, foi concebido para aprender tarefas manuais com apenas algumas demonstrações, em vez de exigir um longo período de treino. Basta mostrar-lhe uma tarefa uma vez e, nos testes da própria Nvidia, o modelo acerta na maioria das vezes. Mostre-lha mais algumas vezes e raramente falha. Isto é importante porque ensinar um braço robótico a executar uma nova tarefa costuma implicar guiá-lo repetidamente pelos movimentos através de controlo remoto, o que torna lento e dispendioso pôr os robôs a trabalhar.

A Nvidia descreve o GR00T 2 como um modelo de ação de mundo aberto. É um tipo de inteligência artificial que observa uma cena, prevê como os seus movimentos a vão alterar e depois age. Funciona com os modelos de mundo Cosmos, da Nvidia, e foi treinado com uma combinação de gravações de robôs e imagens de pessoas. Estas incluem uma biblioteca de vídeos na primeira pessoa de pessoas a usar as mãos, que a Nvidia disponibilizou como código aberto.

Os números resultam da avaliação, pela Nvidia, de 50 tarefas de manipulação. Sem qualquer demonstração específica para a tarefa, o GR00T 2 conseguiu concluir pelo menos uma vez 40 das 50 tarefas. Com uma única demonstração por tarefa, a taxa média de sucesso foi de 71%; com cinco, subiu para 95%. A Nvidia afirma que o modelo consegue observar uma pessoa a executar uma tarefa e transferir essa competência para um robô diferente, sem precisar de imagens de robôs. Os agentes de IA também podem aceder-lhe através de uma API para encadear competências e recuperar quando um passo falha.

Algumas destas capacidades anunciadas já estão a ser testadas. A Foxconn, de Taiwan, está a aplicar o GR00T 2 à automatização fabril na produção de servidores; a Siemens está a avaliá-lo em várias tarefas industriais; e a Nexuni está a testá-lo na manipulação de roupa. A MicroAGI treinou-o adicionalmente com aprendizagem por reforço para trocar cabos Ethernet com um braço robótico.

Juntamente com o modelo, a Nvidia lançou o Isaac Lab 3.0, uma plataforma de código aberto que os investigadores usam para treinar robôs em simulação antes de os testarem em equipamento real. A integração mais estreita com o Newton, um motor de física aberto, permite simular materiais flexíveis, como cabos e tecidos, bem como mãos robóticas com muitas articulações. Num teste de referência de manipulação com uma mão, a Nvidia mediu uma capacidade de treino até 2,5 vezes superior à do Isaac Lab 2.3, a versão anterior. Na prática, isso significa poder fazer mais sessões de treino com a mesma capacidade de computação.

Há, no entanto, algumas limitações a ter em conta. As taxas de sucesso são medições da própria Nvidia, e conseguir concluir uma tarefa «pelo menos uma vez» está muito longe de a executar durante todo o dia numa linha de produção. Os lugares entre os três primeiros atribuídos ao GR00T 2 em tabelas de classificação de robótica como RoboCasa365, RoboLab, RoboDojo e MolmoSpaces são também anunciados pela Nvidia e resultam, na sua maioria, de simulações. A Nvidia descreve o modelo como aberto, mas, à data da redação deste artigo, os respetivos pesos ainda não estavam disponíveis nas páginas da empresa no GitHub ou no Hugging Face, onde a versão mais recente para descarregar continua a ser o GR00T N1.7. Também não há nada para os consumidores comprarem. 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 investigação, a mudança far-se-á sentir gradualmente, através de robôs de armazém, de fábrica e de serviços que precisarão de menos acompanhamento antes de começarem a trabalhar. Como as ferramentas são de código aberto e estão publicadas na Internet, laboratórios e empresas em fase de arranque de qualquer parte do mundo podem usá-las, desde parceiros da Nvidia na Coreia, como a RLWRLD, até universidades da Europa e da América Latina.

A Nvidia apresentou o GR00T 2 e o Isaac Lab 3.0 a 9 de novembro de 2026, na Conference on Robot Learning, em Austin, no Texas. Na mesma altura, foi disponibilizada uma versão de pré-visualização para programadores do Isaac Lab-Arena 0.4, a ferramenta da empresa para testar políticas de robôs em milhares de cenários diferentes, juntamente com dois novos testes de referência abertos, DexBench e VABAR, concebidos para medir a capacidade dos robôs de executar tarefas industriais. A Nvidia ainda não indicou quando estarão disponíveis para transferência pública os pesos do GR00T 2.

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