La IA Generativa esta Revolucionando los Gráficos por Computadora
El auge de los modelos de mundo.
En la conferencia anual de desarrolladores de NVIDIA (GTC) en 2023, Jensen Huang hizo una afirmación impactante: "Cada píxel será generado, no renderizado". Con esto, se refería al impacto transformador de la inteligencia artificial generativa en la industria de los motores de videojuegos y la creación de entornos virtuales.
Hasta ahora, los gráficos en los videojuegos se han renderizado utilizando unidades de procesamiento gráfico (GPU), que calculan la geometría y la iluminación de una escena basándose en la física y la posición de los objetos. Sin embargo, con la llegada de la IA generativa, los píxeles podrían generarse directamente, sin necesidad de un complejo pipeline de renderizado. En lugar de calcular cómo debería verse una imagen, estos sistemas la crean basándose en patrones aprendidos a partir de grandes volúmenes de datos.
La nueva frontera de la IA
Este enfoque ha dado lugar al desarrollo de los "modelos de mundo", que funcionan de manera similar a los modelos de lenguaje, pero aplicados a la generación de entornos tridimensionales. Empresas como Google, NVIDIA y OpenAI están compitiendo para desarrollar los más avanzados, con el objetivo de convertirlos en simuladores generales de la realidad física.
El inicio de 2025 ha sido testigo de un gran avance en este campo. Google DeepMind anunció la formación de un equipo dedicado a la creación de modelos de mundo, liderado por un exinvestigador de OpenAI. Casi al mismo tiempo, NVIDIA reveló Cosmos, su propia plataforma para generar datos de entrenamiento a partir de simulaciones. Otro actor clave es World Labs, una startup fundada por Fei-Fei Li, pionera en el campo de la visión por computadora, que en apenas cuatro meses logró alcanzar un valor de mercado superior a los mil millones de dólares.
Quien logre desarrollar el mejor modelo de mundo sentará las bases para dotar a los sistemas de IA con capacidades avanzadas de razón espacial. Las escenas hiperrealistas generadas por estas plataformas servirán como fuente de datos sintéticos para entrenar futuras inteligencias artificiales.
Creación de entornos virtuales con lenguaje natural
Uno de los aspectos más revolucionarios de estos sistemas es que permitirán a los usuarios describir en lenguaje sencillo los escenarios y objetos que desean crear, sin necesidad de conocimientos en desarrollo de videojuegos o modelado 3D. Aunque esto no significa el fin del trabajo de los desarrolladores, la IA generativa democratizará la creación de gráficos fotorrealistas.
Por el momento, estas tecnologías complementan en lugar de reemplazar los métodos tradicionales de renderizado. Sin embargo, su potencial es innegable.
Aplicaciones en el mundo real
Vehículos autónomos
Las empresas que desarrollan vehículos autónomos han llevado el uso de simulaciones a un nuevo nivel. La flota de taxis sin conductor de Waymo ha completado más de 20 mil millones de millas en un simulador personalizado llamado Simulation City. Por su parte, la startup canadiense Waabi ha desarrollado un concepto similar, Waabi-world, y está explorando la integración de los modelos de mundo de NVIDIA Cosmos en sus sistemas.
El entrenamiento en entornos simulados permite a estos sistemas aprender a reaccionar ante eventos raros que sería difícil capturar en datos del mundo real, como la aparición repentina de un peatón en la vía.
Drones en logística
Empresas como IKEA ya han comenzado a utilizar drones en sus almacenes para contar inventario y verificar la ubicación de productos. Estos robots aéreos han sido probados en entornos simulados antes de operar en escenarios reales, lo que garantiza su seguridad y eficiencia. Herramientas como Microsoft AirSim, basada en el motor Unreal, han sido fundamentales en la capacitación de drones para tareas complejas.
Robots en almacenes y logística
En los centros de distribución de Amazon, los robots desempeñan un papel cada vez más importante. Proteus, su primer robot móvil totalmente autónomo, utiliza sensores de láser y cámaras para desplazarse de manera segura. Antes de su despliegue, Amazon creó simulaciones detalladas en NVIDIA Omniverse, acelerando su aprendizaje y mejorando sus tasas de éxito.
Además, la empresa utilizó simulaciones para adaptar los algoritmos de percepción de sus robots de clasificación cuando se modificó el material de sus cintas transportadoras. Gracias a la simulación, pudieron ajustar la visión de los robots sin necesidad de recopilar grandes cantidades de datos del mundo real.
Robots multiuso y aprendizaje por simulación
Uno de los cambios más profundos en la robótica es la transición del enfoque tradicional, donde los ingenieros programaban manualmente el comportamiento de los robots, hacia el uso de simulaciones donde las máquinas aprenden por sí mismas.
Herramientas como Robocasa, que genera entornos de simulación para robots domésticos, están permitiendo el entrenamiento de estos sistemas en entornos completamente virtuales antes de ponerlos a prueba en el mundo real. Esto está acelerando la innovación y permitiendo el desarrollo de robots más sofisticados
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