Quando Jaiveer Singh fala sobre robôs, ele não começa com espetáculos. Ele começa com infraestrutura: as placas dentro das máquinas, o software que permite aos desenvolvedores ver através das câmeras de um robô e a engenharia necessária antes que um robô possa sair de um salão de demonstração para fazer algo útil. Como engenheiro de software de robótica que lidera a equipe por trás da NVIDIA Isaac ROS (Robot Operating System), Singh trabalha no tecido conectivo da era da AI física. Construído sobre o framework open source ROS 2, o Isaac ROS traz bibliotecas aceleradas por CUDA e modelos de AI para desenvolvedores que constroem robôs móveis autônomos, sistemas de manipulação e humanoides. “Meu objetivo é garantir que todos se sintam parte do futuro da robótica”, disse Singh. Para Singh, esse futuro começou no ensino fundamental, construindo com LEGO Mindstorms, uma popular linha de kits de robótica programáveis. Após se destacar em competições de robótica durante o ensino médio, ele estudou engenharia elétrica, ciência da computação e negócios na Universidade da Califórnia, Berkeley, antes de ingressar na NVIDIA em tempo integral após um estágio na equipe de robótica. Em uma reviravolta satisfatória, o trabalho que ele agora lidera começou como seu projeto de estágio. “Queríamos ver o que aconteceria se simplesmente lançássemos algum software como open source que usa a plataforma NVIDIA Jetson e as bibliotecas NVIDIA CUDA para robótica. Haveria algum valor nisso?”, Singh relembrou. “E a resposta foi, claro, sim, porque os desenvolvedores sempre querem ser capazes de liberar todo o poder de suas GPUs.” O resultado foi o Isaac ROS. Os Blocos Construtores de uma Revolução da Robótica A AI física tem sido por muito tempo um campo de imaginação extraordinária e realidades teimosas, ligadas à física. Um clipe de um robô dançando ou executando balés complexos pode viajar pela internet em horas. Construir um sistema que funcione repetidamente, em vários sensores, plataformas, fábricas e laboratórios, é um negócio mais lento. Para Singh e a equipe Isaac ROS, a próxima era da robótica depende de uma pilha completa: simulação, treinamento, acelerar
Fonte: NVIDIA AI Blog
Publicado em 2026-06-30