O Google DeepMind apresenta oficialmente sua nova versão do modelo de IA para robôs — Gemini Robotics On-Device, gerando grande discussão na indústria. Este modelo destaca-se por operar totalmente no hardware local do robô, com uma forte capacidade de adaptação a tarefas e características de aprendizado com poucos exemplos, demonstrando uma nova ruptura na tecnologia de IA para robôs. A AIbase reúne as últimas informações da internet e oferece uma análise profunda sobre os pontos inovadores deste modelo e seu potencial impacto na indústria robótica.
Operação totalmente local: livrando-se das limitações da nuvem
O principal destaque do Gemini Robotics On-Device é que ele opera totalmente no hardware local do robô, sem depender de recursos computacionais na nuvem. Essa característica resolve problemas de latência e instabilidade de conexão enfrentados pelos robôs tradicionais baseados na nuvem, especialmente em cenários com ambiente de rede limitado, como fábricas, armazéns ou áreas remotas. Segundo informações divulgadas, o modelo ainda consegue atingir desempenho próximo ao da versão na nuvem quando executado localmente, mostrando eficiência computacional e confiabilidade robustas.
Capacidade multivetorial: de puxar zíperes a dobrar roupas
Este modelo integra visão, linguagem e controle de ações, possuindo uma excelente capacidade multimodal. Ele pode compreender intenções humanas por meio de instruções em linguagem natural e convertê-las em ações precisas dos robôs. Durante demonstrações, o robô conseguiu completar tarefas complexas, como puxar zíperes, derramar líquidos e dobrar roupas, e mesmo se saiu bem em cenários não "conhecidos", como montagem em linhas de produção industrial. O Google DeepMind afirma que o desempenho deste modelo é particularmente notável em robôs de dois braços (como o Franka FR3 e o robô humanoide Apollo), demonstrando flexibilidade geral e capacidade de generalização de tarefas.
Aprendizado com poucos exemplos: 50-100 demonstrações são suficientes
Outra inovação importante do Gemini Robotics On-Device é sua capacidade de aprendizado com poucos exemplos. Os desenvolvedores podem fazer com que o robô adapte-se rapidamente a novas tarefas com apenas 50 a 100 demonstrações de tarefas. Esse método eficiente de ajuste fino é graças à arquitetura baseada no Gemini2.0, combinando poderosa percepção visual, compreensão semântica e capacidade de geração de comportamento. O Google DeepMind também lançou o Gemini Robotics SDK, permitindo que os desenvolvedores testem o modelo no simulador físico MuJoCo e obtenham permissões de desenvolvimento através do programa "Testador Confiável", reduzindo significativamente a barreira para implementar a IA robótica.
Perspectiva da indústria: redefine a aplicação de robôs
A divulgação do Gemini Robotics On-Device marca uma nova fase na IA para robôs, indo para um estágio de "usável, implantável e generalizável". Suas características de operação local e aprendizado com poucos exemplos não apenas reduzem os custos de implantação para empresas, mas também impulsionam o uso amplo da tecnologia robótica em setores como manufatura, logística e segurança. No entanto, a capacidade de generalização e a segurança do modelo em ambientes complexos ainda precisam ser validadas. A AIbase acredita que, com otimizações contínuas do Google DeepMind, essa tecnologia tem potencial para redefinir o futuro da indústria robótica.
O Gemini Robotics On-Device do Google DeepMind, com suas características de operação local, capacidade multivetorial e aprendizado com poucos exemplos, demonstra avanços significativos na tecnologia de IA para robôs. De puxar zíperes até montagem industrial, este modelo dá aos robôs flexibilidade e inteligência sem precedentes. No futuro, com a abertura do SDK e a iteração da tecnologia, os robôs podem se tornar assistentes "versáteis" indispensáveis em diversos setores.
