Lo scorso marzo durante l’evento GTC 2025 NVIDIA aveva presentato Isaac GR00T N1; un modello IA open-source in grado di portare l’intelligenza artificiale e la robotica umanoide a livelli senza precedenti. Ieri durante il COMPUTEX 2025, NVIDIA ha rilanciato e ha presentato una serie di innovazioni destinate ad accelerare e plasmare il futuro della robotica umanoide. Robot che si muovono, imparano e interagiscono con il mondo. Al centro di questa visione ci sono la nuova versione del suo modello fondativo, Isaac GR00T N1.5, e una piattaforma per la generazione di dati sintetici chiamata Isaac GR00T-Dreams. Queste tecnologie vogliono superare uno degli ostacoli più ardui nello sviluppo dei robot; la raccolta di enormi quantità di dati di addestramento.

NVIDIA vuole creare robot capaci di apprendere nuove abilità non in mesi, ma in ore; questo è l’orizzonte che NVIDIA sta delineando. L’azienda fornisce anche i sistemi Blackwell; come le nuove workstation RTX PRO 6000 e i server, per accelerare ogni fase, dalla simulazione all’addestramento.
NVIDIA è arrivata prima nella produzione di GPU per AI; ora sembra intenzionata ad essere in prima linea anche nella realizzazione di robot umanoidi. La promessa è quella di fornire i mattoni fondamentali per quella che Jensen Huang, CEO di NVIDIA, definisce la prossima rivoluzione industriale.
GR00T-Dreams: i Robot imparano dai sogni
Il vero campo di battaglia nello sviluppo di IA avanzate, specialmente per i robot umanoidi, è la fame di dati; addestrare un robot a compiere azioni complesse nel mondo reale richiede una mole di informazioni che è costosa e lunga da raccogliere.
Qui entra in gioco NVIDIA Isaac GR00T-Dreams; questa piattaforma è un ingegnoso sistema per generare dati di movimento sintetici. Quasi come se i robot potessero sognare le loro azioni, da qui il nome GR00T-Dreams. Il processo inizia con il post-addestramento dei modelli fondativi del mondo (WFM) Cosmos Predict specifici per un robot; successivamente, partendo da una singola immagine e istruzioni, GR00T-Dreams genera video del robot che esegue nuovi compiti in ambienti inediti.
Da questi video, il sistema estrae “token d’azione“; ossia frammenti compressi di informazione che istruiscono il robot su come comportarsi o eseguire le nuove mansioni.
La novità è nella scalabilità: dove prima servivano settimane, ora bastano ore. GR00T N1.5 è nato così, in sole 36 ore. Questo approccio bypassa la necessità di dimostrazioni manuali estenuanti riducendo drasticamente i tempi e i costi.

Prima, per ottenere un livello simile di apprendimento, si impiegavano quasi tre mesi. È un cambio radicale nei tempi e nei costi della robotica. Questa tecnologia è già adottata da aziende come Foxlink, AeiRobot, Lightwheel e NEURA Robotics per ottimizzare manipolazioni industriali e prototipi di automazione domestica.
Isaac GR00T N1.5: il cervello potenziato dei nuovi umanoidi
Sulla scia dei dati sintetici generati da GR00T-Dreams, nasce il modello Isaac GR00T N1.5. Questa è la versione aggiornata del modello fondativo Isaac GR00T N1 generalizzato e personalizzabile di NVIDIA per il ragionamento e le abilità dei robot umanoidi.
La sua creazione in sole 36 ore, rispetto ai quasi tre mesi necessari con la raccolta manuale di dati, dimostra la potenza del nuovo flusso di lavoro. GR00T N1.5 è progettato per consentire ai robot di adattarsi meglio a nuovi ambienti e configurazioni dello spazio di lavoro; migliora anche il riconoscimento degli oggetti tramite istruzioni dirette.

Le capacità di manipolazione complesse e la risposta a comandi in linguaggio naturale vedono un netto miglioramento in termini di precisione, flessibilità e generalizzazione dei compiti. NVIDIA riporta che questo aggiornamento aumenta il tasso di successo in attività comuni di movimentazione materiali e produzione, come l’ordinamento o il riordino di oggetti, anche in contesti dinamici e sconosciuti.
Non basta che un robot si muova; deve anche capire. GR00T N1.5 nasce su un’architettura a due sistemi. Il primo controlla i movimenti in tempo reale, il secondo è responsabile del ragionamento e della pianificazione. È una distribuzione che ricalca, in parte, il cervello umano; azione e riflessione separate, ma interdipendenti. Questo consente ai robot di affrontare ambienti nuovi, interpretare istruzioni complesse, selezionare strategie.
Un ecosistema completo: simulazione, dati e potenza di calcolo
NVIDIA non si ferma ai modelli IA, ma fornisce un intero arsenale di strumenti per supportare lo sviluppo robotico; per colmare ulteriormente il divario di dati e test, l’azienda ha svelato nuove tecnologie di simulazione. Tra queste spicca NVIDIA Isaac Sim 5.0, un framework di simulazione e generazione di dati sintetici che sarà presto disponibile apertamente su GitHub.
Si affianca Isaac Lab 2.2, un framework open-source per l’apprendimento robotico che supporterà nuovi ambienti di valutazione per i modelli GR00T N. Un altro elemento chiave è NVIDIA Cosmos Reason; un nuovo WFM che utilizza il ragionamento “chain-of-thought” per curare dati sintetici accurati e di alta qualità.
Cosmos Predict 2, utilizzato in GR00T-Dreams, promette miglioramenti nella generazione di mondi di alta qualità. L’azienda ha anche rilasciato un Dataset Fisico AI Open-Source con 24.000 traiettorie di movimento di robot umanoidi. Tutto questo è supportato dalla potenza dei sistemi NVIDIA Blackwell, come le workstation e i nuovi server RTX PRO 6000, disponibili anche tramite DGX Cloud.

Il codice dei modelli GR00T N1.5 è disponibile su Hugging Face; il simulatore Isaac Sim 5.0 e la piattaforma Isaac Lab 2.2 sono open source. Questo apre le porte a un ecosistema collaborativo, dove aziende e ricercatori possono testare, modificare e integrare le tecnologie esistenti. Anche la base dati è aperta: 24.000 sequenze di movimento sono pronte per alimentare nuovi esperimenti.
Quindi Isaac non è solo un ambiente, è una cassetta degli attrezzi modulare, estendibile, disegnata per accompagnare lo sviluppo dei Robot umanoidi dalla fase simulata a quella reale.
L’industria adotta la visione di NVIDIA
La visione di NVIDIA per un futuro popolato da robot umanoidi intelligenti sta già trovando terreno fertile; un numero crescente di aziende leader nel settore della robotica sta adottando le tecnologie della piattaforma NVIDIA Isaac. Nomi come Agility Robotics, Boston Dynamics, Fourier, Foxlink, Mentee Robotics, NEURA Robotics, Skild AI e XPENG Robotics stanno utilizzando Isaac Sim e Isaac Lab per simulare e addestrare i loro robot umanoidi.

Foxconn e Foxlink, ad esempio, impiegano il blueprint GR00T-Mimic per la generazione sintetica di manipolazione del movimento, accelerando le loro pipeline di addestramento. AeiRobot usa i modelli GR00T N per permettere al suo robot ALICE4 di comprendere istruzioni in linguaggio naturale ed eseguire complessi flussi di lavoro pick-and-place in ambito industriale.
Lightwheel sfrutta questi modelli per validare dati sintetici, accelerando l’implementazione di robot umanoidi nelle fabbriche. Questa adozione diffusa segnala una forte fiducia nelle capacità dell’ecosistema NVIDIA di affrontare le sfide complesse dello sviluppo robotico.
GR00T N1.5 : verso l’era della robotica intelligente
Le ultime presentazioni di NVIDIA prima al GTC 2025 e poi al COMPUTEX 2025 delineano una strategia completa e integrata per accelerare l’avvento di robot umanoidi capaci e versatili. Fornendo modelli fondativi come GR00T N1.5, strumenti di generazione dati come GR00T-Dreams, piattaforme di simulazione avanzate come Isaac Sim e l’hardware necessario come i sistemi Blackwell, NVIDIA è pronta ad affrontare le sfide principali dello sviluppo robotico: la scarsità di dati, i lunghi tempi di addestramento e la complessità della simulazione realistica.
NVIDIA vuole velocizzare la creazione di intelligenza artificiale fisica, rendendo i robot più adattabili, intelligenti e utili in una vasta gamma di applicazioni, dall’industria ai servizi, fino all’assistenza domestica. Il futuro della robotica sembra destinato a essere profondamente interconnesso con le innovazioni che NVIDIA continua a portare sul mercato. Stiamo assistendo alla posa delle fondamenta per i robot che interagiranno con il nostro mondo in modi sempre più sofisticati.