Cuando Jaiveer Singh habla de robots no arranca con espectáculo, sino con infraestructura: las placas dentro de las máquinas, el software que permite a los desarrolladores ver a través de las cámaras de un robot y la ingeniería necesaria antes de que un prototipo salga del piso de demostración para hacer algo útil.
Como ingeniero de software de robótica que lidera el equipo detrás de NVIDIA Isaac ROS (Robot Operating System), Singh trabaja sobre el tejido conectivo de la era de la IA física. Construido sobre el framework open source ROS 2, Isaac ROS entrega librerías aceleradas por CUDA y modelos de IA a los desarrolladores que crean robots móviles autónomos, sistemas de manipulación y humanoides.
"Mi objetivo es asegurar que todos sientan que forman parte del futuro de la robótica", declaró Singh.
Para Singh, ese futuro empezó en la enseñanza básica, armando con LEGO Mindstorms. Luego destacó en competencias de robótica durante el colegio, estudió ingeniería eléctrica, ciencias de la computación y negocios en la Universidad de California, Berkeley, y se sumó a NVIDIA a tiempo completo tras hacer una pasantía en el equipo de robótica. En una vuelta interesante, el trabajo que ahora lidera partió como su proyecto de pasante.
"Queríamos ver qué pasaba si liberábamos como código abierto algo de software que usara la plataforma NVIDIA Jetson y las librerías CUDA para robótica. ¿Habría algún valor ahí?", recordó Singh. "La respuesta fue, por supuesto, que sí, porque los desarrolladores siempre quieren poder desbloquear todo el poder de sus GPUs".
De ahí nació Isaac ROS.
Los bloques de una revolución robótica
La IA física ha sido, durante mucho tiempo, un campo de imaginación extraordinaria y realidades tozudamente físicas. Un clip de un robot bailando o ejecutando una coreografía compleja puede recorrer internet en horas. Construir un sistema que funcione repetidamente, entre sensores, plataformas, fábricas y laboratorios, es un negocio bastante más lento.
Para Singh y el equipo Isaac ROS, la próxima era de la robótica descansa sobre un stack completo: simulación, entrenamiento, computación acelerada, modelos IA, middleware y despliegue en el edge. Isaac ROS soporta manipulación, movilidad y humanoides. Ofrece paquetes de percepción, detección de objetos, mapeo, detección de colisiones y planificación de movimiento, y corre en workstations, en el supercomputador personal NVIDIA DGX Spark y en sistemas edge NVIDIA Jetson.
"Comparado con el Isaac SDK original, Isaac ROS es completamente modular", dijo Singh. "Enviamos el software como un montón de piezas de LEGO: se arma como quieras y se puede combinar con código ROS existente escrito por otros equipos de la comunidad global de robótica".
¿Por qué apostar por open source en robótica?
NVIDIA está permitiendo que más constructores de robots avancen más rápido, según Singh, y sobre una base que puedan inspeccionar, adaptar y en la que puedan confiar.
"La razón principal por la que el código abierto es valioso es porque le da a la gente confianza de que puede construir sobre este stack en esta etapa muy inicial", dijo Singh. "Porque todo el paisaje puede cambiar tan rápido, los desarrolladores necesitan la confianza de que esta plataforma va a seguir estando ahí para modificarla y mejorarla dentro de dos o tres años".
Esa confianza importa porque la robótica está cambiando rápido. Los humanoides, en particular, pasaron de la ciencia ficción a una frontera activa de ingeniería.
¿Qué viene para humanoides y agentes?
El equipo de Singh ha estado adaptando Isaac ROS para este momento, incluyendo desarrolladores que usan agentes de IA y sistemas humanoides que necesitan un stack de software end-to-end. La larga historia de NVIDIA en robótica y su visión de futuro para el campo son lo que originalmente atrajo a Singh a la compañía, y lo hicieron aún más confiado en su trabajo al llegar.
"NVIDIA estaba acá y trabajando en este problema antes de que nadie más pensara que era importante", dijo. "Ya teníamos una estaca en el suelo".
El open source, desde la perspectiva de Singh, es una forma de compartir tanto confianza como responsabilidad. Si una startup de robótica construye sobre un sistema cerrado, debe confiar en que ese sistema seguirá calzando con sus necesidades años después. Con software abierto, los desarrolladores pueden inspeccionar el código, cambiarlo, contribuir fixes y llevarlo hacia adelante. El bugfix de una empresa se convierte en la aceleración de otra.
"Cuando más gente puede construir robots", dijo Singh, "el futuro llega más rápido".
