Google DeepMind Revela Gemini Robotics On-Device para Controle de Robôs Offline

Google DeepMind acaba de lançar uma atualização empolgante no espaço da robótica—Gemini Robotics On-Device, um novo modelo de linguagem que permite que robôs executem tarefas sem necessidade de conexão com a internet. Isso se baseia no modelo anterior Gemini Robotics (lançado em março), mas com uma atualização chave: processamento local.

Desenvolvedores agora podem ajustar movimentos de robôs usando comandos em linguagem natural, facilitando a adaptação de robôs para diferentes tarefas. Google afirma que seu desempenho é quase equivalente ao seu par baseado em nuvem e supera outros modelos em dispositivo (embora não tenham especificado quais).

Habilidades de Robôs no Mundo Real: De Lavanderia a Linhas de Montagem

Em demonstrações, robôs rodando este modelo conseguiram:

• Abrir zíperes de bolsas
• Dobrar roupas
• Adaptar-se a novos objetos (como montar peças em uma esteira industrial)

Originalmente treinado para robôs ALOHA, o modelo foi posteriormente adaptado para funcionar em:

• Franka FR3 (um robô industrial de dois braços)
• Apollo humanóide da Apptronik

Gemini Robotics SDK: Treinando Robôs com Demonstrações

Google também anunciou um Gemini Robotics SDK, permitindo que desenvolvedores treinem robôs usando 50-100 demonstrações de tarefas no simulador físico MuJoCo. Isso pode acelerar o aprendizado de robôs para aplicações no mundo real.

A Visão Geral: O Avanço da IA na Robótica

Google não está sozinho nessa corrida:

• Nvidia está construindo modelos de base para humanóides
• Hugging Face está trabalhando em modelos abertos—e robôs reais
• RLWRLD (uma startup coreana) está desenvolvendo modelos fundamentais para robótica

O futuro dos robôs movidos a IA está esquentando—e está acontecendo offline, em dispositivo e em tempo real.

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