Los modelos Google Gemini Robotics están impulsando robots más inteligentes

Durante décadas, los robots han simbolizado el futuro y han aparecido en laboratorios de investigación, películas de ciencia ficción y exhibiciones de prototipos industriales. Ahora, gracias a los recientes avances en inteligencia artificial (AI), estos prototipos están saliendo de los entornos controlados para llegar a aplicaciones del mundo real.

En concreto, con Gemini Robotics, Google da un paso más hacia la tecnología necesaria para construir robots más inteligentes. Presentados el 12 de marzo de 2025, el modelo Gemini Robotics y su modelo complementario, Gemini Robotics-ER (razonamiento corporalizado), son las últimas innovaciones de Google DeepMind.

Se basan en Gemini 2.0, un modelo de lenguaje grande multimodal (LLM) que puede procesar y generar diversos tipos de datos, como texto, imágenes, audio y vídeo, lo que facilita interacciones más versátiles y naturales. Estos modelos llevan las capacidades multimodales de Gemini 2.0 al mundo físico y permiten crear robots más hábiles, interactivos e inteligentes.

Por ejemplo, a diferencia de los robots tradicionales que siguen instrucciones fijas, los robots que integran los modelos Gemini Robotics pueden procesar información visual y lingüística. Esto les permite tomar decisiones en tiempo real y adaptarse a entornos cambiantes.

En este artículo, exploraremos Gemini Robotics y Gemini Robotics-ER, cómo funcionan estos modelos y cuáles son sus principales características y aplicaciones.

Fig. 1. Gemini Robotics ayuda a los robots a realizar varias tareas de forma eficiente.

Presentamos Google Gemini Robotics#

Gemini Robotics de Google es un modelo avanzado de AI diseñado para que los robots puedan percibir, razonar e interactuar en el mundo físico. Como modelo de visión, lenguaje y acción (VLA), permite a los robots procesar instrucciones, interpretar su entorno y ejecutar tareas complejas con gran precisión.

Por su parte, el modelo Gemini Robotics-ER mejora la capacidad de los robots para comprender las relaciones espaciales: cómo están colocados los objetos, cómo se mueven y cómo interactúan. Esto ayuda a los robots a anticipar acciones y ajustar sus movimientos en consecuencia.

Por ejemplo, imagina una tarea en la que un robot tiene que enrollar un cable alrededor de unos auriculares. Gemini Robotics-ER le ayuda a entender la escena, reconocer la forma y flexibilidad del cable, identificar la estructura de los auriculares y predecir cómo se doblará el cable al moverse. Después, Gemini Robotics convierte esta comprensión en acciones, coordina ambas manos para manipular el cable con suavidad, ajusta el agarre para evitar que se enrede y se asegura de que quede bien enrollado.

Al combinar percepción y acción, Gemini Robotics y Gemini Robotics-ER crean un sistema inteligente que permite a los robots realizar tareas complejas con destreza y eficiencia en entornos dinámicos.

Fig. 2. Resumen de la familia de modelos Gemini Robotics.

IA en robótica: cómo funciona Gemini Robotics#

A continuación, examinemos cada modelo más de cerca para entender mejor cómo colaboran Gemini Robotics y Gemini Robotics-ER para combinar flexibilidad y rapidez de acción.

Por un lado, Gemini Robotics-ER aprovecha dos mecanismos clave: la generación de código sin ejemplos y el aprendizaje en contexto con pocos ejemplos (ICL). Con la generación de código sin ejemplos, el modelo puede crear código para controlar el robot basándose en instrucciones de tareas, imágenes y datos en tiempo real, sin necesidad de entrenamiento adicional.

Del mismo modo, con el aprendizaje con pocos ejemplos, el modelo se adapta a nuevas tareas aprendiendo de solo unos pocos ejemplos, lo que reduce la necesidad de un entrenamiento exhaustivo. En conjunto, estos métodos permiten al robot realizar tareas complejas rápidamente y adaptarse a nuevos retos con un esfuerzo mínimo.

Gemini Robotics, por su parte, está diseñado para ofrecer velocidad y eficiencia. Utiliza un sistema híbrido compuesto por una arquitectura central basada en la nube y un decodificador de acciones integrado. La arquitectura en la nube procesa la información rápidamente, con una latencia de consulta a respuesta inferior a 160 milisegundos.

A continuación, el decodificador integrado ayuda a traducir estos datos en acciones en tiempo real. Este sistema combinado alcanza un tiempo de respuesta total de unos 250 milisegundos y una velocidad de control de 50 acciones por segundo.

Fig. 3. Cómo permite Gemini Robotics controlar robots en tiempo real.

Capacidades clave de Gemini Robotics#

Estas son algunas de las principales características de Gemini Robotics:

• Versatilidad: Puede adaptarse a cambios en la iluminación, los fondos y los objetos sin perder precisión. También entiende instrucciones parafraseadas o en varios idiomas y puede ajustar sus movimientos a distintas condiciones.
• Interactividad: Este modelo puede procesar una amplia variedad de instrucciones en lenguaje natural y responder de forma intuitiva. También adapta sus acciones a los cambios del entorno en tiempo real, por lo que resulta ideal para la colaboración entre personas y robots.
• Destreza: Un robot equipado con este modelo puede realizar tareas complejas y precisas, como plegar origami o manipular objetos delicados. Tanto si se trata de un proceso paso a paso como de acciones rápidas, el modelo puede ayudar a ejecutarlas de forma eficiente.
• Compatibilidad con varios tipos de robots: Funciona en distintas plataformas robóticas, como sistemas de dos brazos y robots humanoides, con muy pocos ajustes. Se adapta rápidamente a nuevas tareas y mantiene un alto rendimiento.

Fig. 4. Google Gemini Robotics funciona en distintas plataformas robóticas.

Capacidades clave de Gemini Robotics-ER#

Estas son algunas de las principales características de Gemini Robotics-ER que ayudan a los robots a comprender el mundo e interactuar con él:

• Detección y seguimiento de objetos: permite identificar y seguir objetos en espacios 2D y 3D. Mediante consultas en lenguaje natural, ayuda a los robots a encontrar objetos y predecir su posición según su tipo, ubicación o función.
• Señalamiento: Esta función permite al modelo localizar objetos o partes concretas de una imagen mediante coordenadas precisas. Puede ayudar a los robots a localizar objetos enteros, partes de objetos e incluso espacios vacíos.
• Predicción del agarre: Gemini Robotics-ER se puede utilizar para determinar la mejor manera de agarrar objetos según su forma y función. Predice dónde sujetarlos, ya sea un plátano o el asa de una taza, y permite a los robots manipularlos con cuidado.
• Razonamiento sobre trayectorias: El modelo puede planificar trayectorias de movimiento prediciendo secuencias de acciones. Por ejemplo, puede guiar la mano de un robot hacia una herramienta o definir puntos de referencia para una tarea concreta, ayudando al robot a completarla de forma eficiente.
• Correspondencia entre múltiples vistas: Esta función ayuda al modelo a comprender estructuras 3D comparando cómo se ven los objetos desde distintos ángulos. Puede mejorar el razonamiento espacial y permitir que los robots interactúen mejor con objetos en entornos dinámicos.

Fig. 5. Gemini Robotics-ER puede realizar una variedad de tareas.

Para la detección de objetos 2D a partir de nombres de clases, los modelos Gemini más recientes, como Gemini 4 Argon, se comparan con otros modelos de lenguaje y visión en la clasificación de modelos VLM de Ultralytics.

Aplicaciones de los modelos Google Gemini Robotics#

Ahora que hemos hablado de las capacidades clave de Gemini Robotics y Gemini Robotics-ER, veamos sus aplicaciones en el mundo real en distintos sectores.

Google Gemini Robotics se puede utilizar en la fabricación#

En la fabricación, la precisión y la velocidad son importantes, pero la adaptabilidad es lo que realmente hace que todo funcione sin problemas. Por ejemplo, un robot industrial equipado con Gemini puede montar un sistema de poleas identificando los componentes adecuados, colocándolos correctamente y manipulando una goma elástica con la fuerza precisa.

Puede estirar la goma, pasarla alrededor de las poleas y fijarla sin romperla ni colocarla mal. Si cambia la configuración o varía la tarea, el robot puede adaptarse sin necesidad de una reprogramación exhaustiva. Esta automatización inteligente reduce los errores, mejora la eficiencia y mantiene los procesos de fabricación en marcha sin problemas.

Fig. 6. Un robot industrial de dos brazos coloca con precisión una goma elástica en un sistema de poleas.

Hogares inteligentes con Gemini Robotics#

Las agendas apretadas pueden dificultar las tareas domésticas. Los robots inteligentes pueden encargarse de tareas como limpiar, clasificar la compra e incluso ayudar a preparar comidas, para hacer más fácil la vida cotidiana.

Por ejemplo, un robot podría preparar una bolsa para la comida, seleccionando y colocando cuidadosamente los alimentos dentro mientras ajusta el agarre para proteger los productos frágiles, como la fruta o las latas. Aunque cambie la disposición, el robot puede adaptarse por sí solo y aligerar las tareas domésticas con una supervisión mínima.

Fig. 7. Un robot humanoide prepara cuidadosamente una bolsa para la comida.

Ventajas e inconvenientes de utilizar Gemini Robotics#

Gemini Robotics amplía las posibilidades de los robots, desde la fabricación de precisión hasta la asistencia en hogares inteligentes. Estas son algunas de las principales ventajas de utilizar Gemini Robotics en distintas aplicaciones:

• Requisitos mínimos de entrenamiento: A diferencia de los robots tradicionales, los robots basados en Gemini Robotics pueden aprender con unas pocas demostraciones, lo que reduce los costes de entrenamiento y facilita su implementación.
• Mayor seguridad: En entornos peligrosos, los robots que integran Gemini Robotics pueden realizar tareas arriesgadas y reducir el riesgo de lesiones para los trabajadores.
• Funciones personalizables: La flexibilidad de Gemini Robotics permite adaptarlo a las necesidades específicas de distintos sectores o empresas, lo que facilita aplicaciones especializadas y soluciones únicas.

Aunque Gemini Robotics ofrece varias ventajas, también es importante tener en cuenta las siguientes limitaciones:

• Dificultades con las relaciones espaciales: Estos modelos pueden tener problemas para seguir las relaciones espaciales a lo largo de secuencias de vídeo extensas, lo que afecta a su capacidad para seguir y comprender objetos con el paso del tiempo.
• Falta de precisión numérica: Las predicciones del modelo, como los puntos y los cuadros delimitadores, pueden no ser lo bastante precisas para tareas que requieren un control minucioso, como las tareas robóticas delicadas.
• Tareas complejas: Gemini Robotics puede tener dificultades con tareas complejas que requieren razonamiento en varios pasos y movimientos precisos, especialmente en situaciones nuevas o desconocidas.

El futuro de la IA en la robótica#

A medida que la IA avanza, modelos como Gemini Robotics y Gemini Robotics-ER están impulsando el futuro de la robótica. Es probable que las próximas mejoras se centren en potenciar el razonamiento en varios pasos, para que los robots puedan dividir las tareas en pasos lógicos y ejecutarlas con mayor precisión.

Otra área clave en la que Google DeepMind planea trabajar es el entrenamiento basado en simulaciones. Al aprender en entornos virtuales antes de desplegarse en el mundo real, los robots pueden perfeccionar su toma de decisiones y sus movimientos, y reducir al mínimo los errores en aplicaciones prácticas.

A medida que estas tecnologías evolucionen, podrían abrir el camino a un futuro en el que los robots sean más autónomos y adaptables, y puedan trabajar junto a las personas en la vida cotidiana.

Conclusiones clave#

Gemini Robotics supone un gran avance en la automatización basada en IA, ya que conecta la inteligencia digital con tareas físicas del mundo real. Al combinar visión, lenguaje y aprendizaje basado en acciones, estos robots pueden realizar tareas complejas con precisión y capacidad de adaptación.

A medida que los robots se vuelvan más inteligentes, es probable que desempeñen un papel más importante en la vida cotidiana y cambien la forma en que las personas y las máquinas trabajan juntas. Este progreso nos acerca a un mundo más inteligente e interconectado, en el que la automatización basada en IA mejora tanto los sectores industriales como las tareas cotidianas.

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