Cómo Agility Robotics Usa NVIDIA Isaac para Entrenar Robots Humanoides

Los almacenes de EE. UU. se enfrentan a persistentes escaseces de mano de obra en las líneas de manipulación de materiales, y remodelar las instalaciones para la automatización fija resulta costoso y lento. Agility Robotics se propuso construir Digit, un robot humanoide de propósito general capaz de operar en espacios diseñados para humanos sin modificaciones en las instalaciones, pero enseñar a un robot bípedo un control fiable de todo el cuerpo en entornos reales impredecibles resultó enormemente complejo.

El reto central era que el entrenamiento en el mundo real para robots bípedos es prohibitivamente lento y costoso. Los ingenieros necesitaban exponer a Digit a miles de escenarios de prueba de estrés —distintos anchos de pasillo, fricción del suelo, iluminación y fuerzas de empuje inesperadas— sin romper el hardware ni invertir meses en ensayos físicos. Las herramientas de simulación tradicionales carecían de la fidelidad física y la escala necesarias para transferir de forma fiable los comportamientos aprendidos al mundo real.

Agility adoptó un enfoque basado en la simulación usando NVIDIA Isaac Sim, modelando el chasis de Digit con OpenUSD para preservar cada articulación, masa y superficie de contacto. Los datos CAD y BIM de los clientes se integraron en el mismo grafo de escena, permitiendo la creación de guiones de escenarios realistas. A continuación, el equipo ejecutó millones de episodios de aprendizaje por refuerzo en paralelo en Isaac Lab, llevando el entrenamiento a miles de millones de interacciones en GPUs de NVIDIA. Para validar que la física del controlador no era específica del simulador, también ejecutaron la misma política a través de un pipeline MuJoCo en contenedor, usando las diferencias en la física de contacto para exponer casos límite y robustecer el modelo.

Los resultados se tradujeron directamente a producción. Los ciclos de iteración para desarrollar y probar nuevos controladores pasaron de semanas a días. GXO Logistics desplegó flotas de Digit en un centro de cumplimiento de Georgia bajo un acuerdo de Robots como Servicio —el primer despliegue mundial de RaaS con humanoides— donde los robots recogen bandejas, clasifican inventario y trabajan junto a equipos humanos. Schaeffler, el proveedor global de tecnología de movimiento, desplegó Digit en su planta de Cheraw, Carolina del Sur, para cargar y descargar carcasas de lavadoras con gran precisión.

Estos despliegues confirmaron que las habilidades aprendidas en NVIDIA Isaac Sim escalan desde bandejas logísticas hasta estampaciones metálicas de precisión. Agility Robotics desarrolla ahora sistemas de aprendizaje adaptativo que permiten a cada robot aprender de demostraciones únicas de tareas y practicar de forma autónoma en simulación, con el objetivo de reducir los plazos de despliegue de nuevos flujos de trabajo a horas en lugar de semanas.