Los modelos de Google Gemini Robotics están potenciando robots más inteligentes

Durante décadas, los robots han simbolizado el futuro, apareciendo en laboratorios de investigación, películas de ciencia ficción y muestras de prototipos industriales de vanguardia. Ahora, gracias a los recientes avances en inteligencia artificial (IA), estos prototipos están pasando de entornos controlados a aplicaciones del mundo real.

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

Están construidos sobre Gemini 2.0, un modelo de lenguaje grande (LLM) multimodal que puede procesar y generar varios tipos de datos, incluidos 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, permitiendo robots más ágiles, interactivos e inteligentes.

Por ejemplo, a diferencia de los robots tradicionales que siguen instrucciones fijas, los robots integrados con modelos de Gemini Robotics pueden procesar visión y lenguaje. 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 características y aplicaciones clave. ¡Empecemos!

Fig 1. Gemini Robotics ayuda a los robots a realizar múltiples tareas de manera eficiente.

Presentación de Google Gemini Robotics#

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

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

Por ejemplo, considera una tarea en la que un robot debe enrollar un cable alrededor de unos auriculares. Gemini Robotics-ER le ayuda a comprender la escena, reconocer la forma y flexibilidad del cable, identificar la estructura de los auriculares y predecir cómo se doblará el cable mientras se mueve. Después, Gemini Robotics traduce esta comprensión en acción, coordinando ambas manos para manipular el cable con suavidad, ajustando su agarre para evitar enredos y asegurando un enrollado firme.

Al combinar la percepción con la acción, Gemini Robotics y Gemini Robotics-ER crean un sistema inteligente que permite a los robots realizar tareas diestras de manera eficiente en entornos dinámicos.

Fig 2. Una descripción general de la familia de modelos Gemini Robotics.

IA en robótica: explorando cómo funciona Gemini Robotics#

A continuación, echemos un vistazo más de cerca a cada modelo para entender mejor cómo Gemini Robotics y Gemini Robotics-ER trabajan juntos para equilibrar flexibilidad y acciones rápidas.

Por un lado, Gemini Robotics-ER aprovecha dos mecanismos clave: la generación de código zero-shot y el aprendizaje en contexto (ICL) few-shot. Con la generación de código zero-shot, 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, mediante el aprendizaje con pocos ejemplos, el modelo se adapta a nuevas tareas aprendiendo a partir de tan solo unos pocos ejemplos, lo que reduce la necesidad de un entrenamiento exhaustivo. Juntos, estos métodos permiten que el robot realice tareas complejas rápidamente y se adapte a nuevos desafíos con un esfuerzo mínimo.

Gemini Robotics, por otro lado, está diseñado para la velocidad y la eficiencia. Utiliza un sistema híbrido que consiste en una infraestructura basada en la nube y un decodificador de acciones integrado. La infraestructura en la nube procesa la información rápidamente, con una latencia de consulta a respuesta inferior a 160 milisegundos.

Luego, el decodificador integrado ayuda a traducir estos datos en acciones en tiempo real. Este sistema combinado logra un tiempo de respuesta total de aproximadamente 250 milisegundos, con una velocidad de control de 50 acciones por segundo.

Fig 3. Comprender cómo Gemini Robotics admite el control de robots en tiempo real.

Capacidades clave de Gemini Robotics#

Aquí tienes un vistazo rápido a las características clave de Gemini Robotics:

• Generalidad: Puede adaptarse a cambios en la iluminación, fondos y objetos mientras mantiene la precisión. También comprende comandos parafraseados o multilingües y puede ajustar los movimientos según diferentes condiciones.

• Interactividad: este modelo puede procesar una amplia gama de comandos en lenguaje natural y responder de forma intuitiva. También ajusta sus acciones en función de los cambios en tiempo real del entorno, lo que lo hace ideal para la colaboración entre humanos y robots.

• Destreza: Un robot impulsado por este modelo puede realizar tareas complejas y precisas, como doblar origami o manipular objetos delicados. Ya sea un proceso paso a paso o acciones rápidas, el modelo puede ayudar a ejecutarlos de manera eficiente.

• Múltiples encarnaciones: Funciona en diversas plataformas robóticas, como sistemas de doble brazo y robots humanoides, con poco ajuste fino. Se adapta rápidamente a nuevas tareas mientras mantiene un alto rendimiento.

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

Capacidades clave de Gemini Robotics-ER#

Aquí tienes un vistazo a algunas de las características clave de Gemini Robotics-ER que ayudan a los robots a comprender e interactuar con el mundo:

• Detección de objetos y seguimiento: se puede utilizar para identificar y rastrear objetos tanto en espacios 2D como 3D. Mediante el uso de consultas en lenguaje natural, ayuda a los robots a encontrar objetos y predecir sus posiciones, ya sea según el tipo, la ubicación o la función.

• Señalamiento: Esta función permite al modelo identificar objetos específicos o partes dentro de una imagen usando coordenadas precisas. Se puede utilizar para ayudar a los robots a localizar objetos completos, partes de objetos o incluso espacios vacíos.

• Predicción de agarre: Gemini Robotics-ER puede utilizarse para determinar la mejor forma de agarrar objetos basándose en su forma y función. Predice dónde agarrar, ya sea un plátano o el asa de una taza, permitiendo a los robots manipular artículos con cuidado.

• Razonamiento de trayectoria: El modelo se puede utilizar para planificar rutas de movimiento prediciendo secuencias de acciones. Por ejemplo, puede guiar una mano robótica hacia una herramienta o definir puntos de referencia para una tarea específica, ayudando al robot a completar tareas de manera eficiente.

• Correspondencia multivista: Esta función ayuda al modelo a entender estructuras 3D comparando cómo aparecen los objetos desde diferentes ángulos. Puede usarse para mejorar el razonamiento espacial, permitiendo a los robots interactuar mejor con los objetos en entornos dinámicos.

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

Aplicaciones de los modelos Google Gemini Robotics#

Ahora que hemos discutido las capacidades clave de Gemini Robotics y Gemini Robotics-ER, profundicemos en sus aplicaciones en el mundo real en diversas industrias.

Google Gemini Robotics puede utilizarse en la fabricación#

Cuando se trata de 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 impulsado por Gemini puede ensamblar un sistema de poleas identificando los componentes adecuados, colocándolos correctamente y manejando una banda de goma flexible con una fuerza precisa.

Puede estirar la banda, pasarla alrededor de las poleas y asegurarla sin romperla ni desalinearla. Si la configuración cambia o la tarea varía, el robot puede adaptarse sin necesidad de una reprogramación extensiva. Esta automatización inteligente reduce errores, mejora la eficiencia y mantiene los procesos de fabricación funcionando sin problemas.

Fig 6. Un robot industrial de doble brazo coloca con precisión una banda de goma en un sistema de poleas.

Hogares inteligentes potenciados por Gemini Robotics#

Las agendas apretadas pueden hacer que mantenerse al día con las tareas del hogar sea un reto. Los robots inteligentes pueden intervenir para encargarse de tareas como la limpieza, la clasificación de la compra e incluso ayudar con la preparación de las comidas, facilitando la vida diaria.

Esto podría verse como un robot preparando una bolsa de almuerzo, seleccionando y colocando cuidadosamente los alimentos en su interior mientras ajusta su agarre para proteger artículos frágiles como frutas o latas. Incluso si el arreglo cambia, el robot puede adaptarse por sí solo, facilitando las tareas diarias con una supervisión mínima.

Fig 7. Un robot humanoide preparando cuidadosamente una bolsa de almuerzo.

Pros y contras de aprovechar Gemini Robotics#

Gemini Robotics está ampliando lo que los robots pueden hacer, desde la fabricación de precisión hasta la asistencia en hogares inteligentes. Aquí tienes algunas ventajas clave de usar Gemini Robotics en diversas aplicaciones:

• Requisitos de entrenamiento mínimos: a diferencia de los robots tradicionales, los robots impulsados por Gemini Robotics pueden aprender a partir de unas pocas demostraciones, lo que reduce los costes de entrenamiento y facilita su implementación.
• Seguridad mejorada: En entornos peligrosos, los robots integrados con Gemini Robotics pueden realizar tareas peligrosas, reduciendo el riesgo de lesiones para los trabajadores humanos.
• Características personalizables: La flexibilidad de Gemini Robotics significa que puede adaptarse para satisfacer las necesidades específicas de diferentes industrias o negocios individuales, permitiendo aplicaciones especializadas y soluciones únicas.

Aunque Gemini Robotics ofrece varios beneficios, también es importante abordar las siguientes limitaciones:

• Desafíos en las relaciones espaciales: Estos modelos pueden tener dificultades para realizar un seguimiento de las relaciones espaciales a lo largo de secuencias de vídeo largas, lo que afecta a su capacidad para rastrear y entender objetos a lo largo del tiempo.
• Falta de precisión numérica: Las predicciones del modelo, como puntos y cuadros delimitadores, pueden no ser lo suficientemente precisas para tareas que requieren un control fino, como tareas robóticas delicadas.
• Tareas complejas: Gemini Robotics puede tener dificultades para manejar tareas complejas que requieren razonamiento de varios pasos y movimientos precisos, especialmente en situaciones nuevas o desconocidas.

El futuro de la IA en la robótica#

A medida que la IA sigue avanzando, modelos como Gemini Robotics y Gemini Robotics-ER impulsan el futuro de la robótica. Las mejoras futuras probablemente se centren en mejorar el razonamiento de varios pasos, permitiendo a los robots dividir las tareas en pasos lógicos para una mayor precisión.

Otra área clave de desarrollo en la que Google DeepMind planea trabajar es el entrenamiento basado en simulación. Al aprender en entornos virtuales antes de la implementación en el mundo real, los robots pueden refinar su toma de decisiones y sus movimientos, minimizando los errores en aplicaciones prácticas.

A medida que estas tecnologías evolucionan, podrían allanar el camino hacia un futuro donde los robots sean más autónomos, adaptables y capaces de trabajar sin problemas junto a los humanos en la vida cotidiana.

Conclusiones clave#

Gemini Robotics es un gran paso adelante en la automatización impulsada por IA, conectando la inteligencia digital con tareas físicas del mundo real. Al combinar visión, lenguaje y aprendizaje basado en la acción, estos robots pueden manejar tareas complejas con precisión y adaptabilidad.

A medida que los robots sigan volviéndose más inteligentes, es probable que desempeñen un papel más importante en la vida diaria, cambiando la forma en que los humanos y las máquinas trabajan juntos. Este progreso nos acerca a un mundo inteligente y más conectado donde la automatización impulsada por IA mejora tanto las industrias como las tareas cotidianas.

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