A Nvidia amplia sua aposta no que chama de «inteligência artificial física» ao transferir o sistema de segurança Halos de veículos autônomos para uma gama mais ampla de robôs, incluindo robôs móveis em armazéns, robôs humanoides dentro de fábricas e robôs cirúrgicos. A empresa aposta que a segurança se tornou o principal gargalo à medida que os modelos de inteligência artificial e as capacidades do hardware robótico melhoram.
A Nvidia lançou o sistema Halos em 2025 para ajudar desenvolvedores de veículos autônomos a criar controles que limitem os riscos dos sistemas autônomos. Em junho de 2026, anunciou o Halos for Robotics, uma expansão que considera as diferenças de risco entre um robô de limpeza de pisos, uma empilhadeira autônoma que transporta cargas pesadas e um robô que trabalha em um ambiente médico ou industrial.
Uma plataforma que reúne hardware e software
A plataforma começa com a unidade de computação Nvidia IGX Thor, destinada a aplicações robóticas e industriais, que inclui um processador independente para cargas de trabalho relacionadas à segurança. Segundo Amit Goel, chefe da plataforma de robótica e computação de borda da Nvidia, o sistema funcional e o sistema de segurança operam no mesmo chip, com separação das tarefas críticas para reduzir a possibilidade de interferência entre elas.
No nível do software, o sistema operacional Halos monitora os componentes de hardware e as bibliotecas de software para detectar rapidamente falhas, enquanto o Nvidia Holoscan Sensor Bridge conecta os dados dos sensores ao processamento de segurança e ajuda a detectar dados corrompidos. O pacote também inclui ferramentas para simular robôs em ambientes virtuais e um software de laboratório de testes que permite aos parceiros receber feedback sobre problemas de segurança durante o desenvolvimento.
O que muda na prática?
A segurança em robôs é diferente da segurança em carros autônomos, porque um robô pode se deslocar entre fábricas, armazéns e hospitais com configurações e riscos variados. Por isso, a Nvidia projetou a plataforma para permitir que os desenvolvedores definam funções de segurança personalizadas, tentando manter a estrutura básica que supervisiona o sistema.
Isso se torna ainda mais importante quando o robô opera em um ambiente não estruturado ou se aproxima de um canto que bloqueia a visão. Nesses casos, o robô pode ter de reduzir a velocidade ou parar antes da curva, porque não consegue saber o que aparecerá à sua frente. Esses casos mostram que a segurança não depende apenas do modelo de inteligência artificial, mas também dos sensores, da computação, do isolamento de software e dos testes virtuais e de campo em conjunto.
Aplicações e parcerias iniciais
A Agility Robotics foi a primeira empresa a integrar o Nvidia Halos em seu robô humanoide Digit 5. A Nvidia afirma que integrar sensores e componentes de segurança ao robô reduz a dependência de sensores externos instalados ao redor da área de trabalho, permitindo que o robô leve os mecanismos de segurança consigo entre diferentes tarefas e locais.
A Boston Dynamics também participa inicialmente do programa de certificação de segurança, com interesse em aplicar a plataforma ao robô quadrúpede Spot, ao robô sobre rodas Stretch e ao robô humanoide Atlas. Entre as outras organizações estão o grupo alemão KION, que utiliza empilhadeiras autônomas e robôs móveis, e a empresa sul-coreana LG, que desenvolve um robô humanoide com base no modelo fundamental da Nvidia Isaac GROOT. A Nvidia também tem investimentos na Agility Robotics e na Figure AI, além de uma parceria com a chinesa Unitree para fornecer um projeto de referência aberto de um robô humanoide destinado a pesquisadores.
Limites e questões em aberto
A expansão do Halos não comprova que os robôs humanoides se tornaram trabalhadores autônomos capazes de executar qualquer tarefa. O sucesso da plataforma dependerá da capacidade dos desenvolvedores de definir funções de segurança adequadas para cada ambiente e de verificar o desempenho dos sistemas fora das condições de teste. No entanto, a transição dos robôs de estações fixas para tarefas múltiplas em locais diferentes torna a camada de segurança programável um fator essencial para sua implantação comercial.