Physicl lanza la capa de infraestructura de datos para IA física en NVIDIA GTC
Saliendo del sigilo para escalar datos listos para el mundo para robótica, modelos del mundo e IA incorporada
SAN JOSE, Calif., 18 de marzo de 2026 /PRNewswire/ -- Physicl salió hoy del anonimato en la conferencia NVIDIA GTC, presentando una nueva plataforma de infraestructura de datos diseñada específicamente para la IA física y la robótica.
Lanzada por miembros del equipo detrás de Nfinite —la compañía conocida por crear una de las mayores plataformas de gemelos digitales 3D de alta fidelidad y por su reciente colaboración con Getty Images en conjuntos de datos listos para IA— Physicl se centra exclusivamente en la próxima frontera: escalar datos listos para el mundo real para la inteligencia incorporada.
A medida que la industria de la IA avanza más allá de los modelos de lenguaje e imagen hacia sistemas que interactúan con el espacio, ha surgido un nuevo obstáculo: datos 3D con fundamento físico y listos para la simulación.
"Cada gran avance en IA ha requerido una nueva capa de datos", afirmó Alex de Vigan, consejero delegado de Physicl. "Para la IA física, esa capa que falta son datos estructurados, espacialmente consistentes y conscientes de la física de los que los modelos puedan aprender. Physicl existe para construir esa base, permitiendo que los robots y los modelos del mundo real comprendan el espacio, simulen entornos y, en última instancia, operen de forma fiable en el mundo real".
Impulsando la próxima ola de inteligencia física
Physicl admite tres vías convergentes:
- Robótica — entrenar sistemas incorporados para navegar y manipular entornos a través de una simulación físicamente precisa.
- Modelos del mundo — posibilitar el razonamiento espacial y la comprensión causal mediante entornos 3D estructurados.
- Modelos de visión y lenguaje (VLMs) — fundamentar los sistemas multimodales en datos físicamente coherentes y listos para la simulación.
Basada en casi una década de experiencia digitalizando el mundo físico, la infraestructura de Physicl permite flujos de datos continuos y de calidad profesional, llevando la IA física más allá de los conjuntos de datos puntuales hacia una infraestructura escalable y preparada para el mundo.
La plataforma ya presta soporte a equipos de organizaciones líderes en tecnología e IA, como Meta, DeepMind, World Labs y Getty Images, integrando tres capas de infraestructura estrechamente conectadas:
- Normalización de datos: conversión de entradas visuales en representaciones 3D estructuradas y espacialmente consistentes.
- Aumento de datos con reconocimiento físico: generación de aleatorización de dominio a gran escala, segura para la propiedad intelectual y basada en el realismo físico.
- Pipelines de DataSim: habilitación de entornos listos para la simulación para el entrenamiento de IA integrada y la transferencia de la simulación a la realidad.
Physicl aprovecha la tecnología de NVIDIA: La capa de datos para el ecosistema Omniverse
A medida que la IA física se expande, el equipo se basa en la plataforma de IA física de NVIDIA: NVIDIA Omniverse, NVIDIA Isaac Sim, NVIDIA Isaac Lab y NVIDIA Cosmos. Los desarrolladores de IA física necesitan entornos 3D de nivel de producción para entrenar y evaluar sus modelos. Actualmente, la mayor parte de esos datos se generan internamente, de forma lenta y a un alto coste.
Physicl se diseñó específicamente para cubrir esta necesidad:
- Recursos compatibles con Omniverse: Entornos 3D listos para simulación en OpenUSD, diseñados para integrarse directamente en los flujos de trabajo de Omniverse.
- Isaac Sim e Isaac Lab: Entornos físicamente precisos optimizados para la manipulación robótica, la navegación y el entrenamiento en tareas a largo plazo.
- Datos compatibles con Cosmos: Entornos 3D estructurados que cumplen con los requisitos posteriores al entrenamiento del modelo base del mundo.
Physicl se lanza con una biblioteca de millones de recursos y entornos 3D listos para simulación, proporcionando un suministro continuo de datos 3D preparados para la simulación, de forma similar a como Getty Images ofrece contenido visual con licencia o Scale AI proporciona datos de entrenamiento etiquetados.
Si bien las GPU impulsan los modelos, la IA física requiere un tipo de entrada de entrenamiento fundamentalmente diferente al de los sistemas de lenguaje.
Los líderes de la industria han enfatizado cada vez más que la próxima generación de IA requerirá volúmenes exponencialmente mayores de datos de alta calidad. Para los sistemas que deben interactuar con el espacio, esos datos también deben codificar la geometría, la física y las relaciones espaciales.
"NVIDIA ha construido la infraestructura de computación y simulación para la IA física", continuó Alex. "Physicl está diseñado para ser la capa de datos dedicada que impulsará la próxima ola de IA y robótica".
Presencia en NVIDIA GTC
Physicl presenta su plataforma en NVIDIA GTC (del 16 al 19 de marzo en San José, California), donde demuestra cómo se pueden implementar recursos listos para simulación en NVIDIA Omniverse e Isaac Lab para acelerar el desarrollo de robótica e IA física.
Los asistentes pueden visitar el stand 3307 de Physicl para obtener más información.
Los desarrolladores e investigadores interesados en el acceso anticipado a la versión beta pueden solicitarlo aquí: https://www.physicl.ai/
Acerca de Physicl
Physicl está creando la infraestructura de datos para la IA física, lo que permite a los robots y modelos de IA percibir, simular e interactuar con el mundo físico. Physicl ofrece recursos 3D listos para la simulación, aumento de datos con precisión física y entornos validados por humanos que se utilizan para entrenar sistemas robóticos, modelos del mundo e IA integrada.
Sitio web: https://www.physicl.ai/
Contacto de prensa: [email protected]
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