I modelli Google Gemini Robotics stanno alimentando robot più intelligenti

Per decenni, i robot hanno simboleggiato il futuro, apparendo in laboratori di ricerca, film di fantascienza e vetrine di prototipi industriali all'avanguardia. Ora, grazie ai recenti progressi dell'intelligenza artificiale (AI), questi prototipi si stanno spostando oltre gli ambienti controllati verso applicazioni nel mondo reale.

Nello specifico, con Gemini Robotics, Google fa un passo avanti verso la tecnologia necessaria per costruire robot più intelligenti. Lanciati il 12 marzo 2025, il modello Gemini Robotics e il suo modello complementare, Gemini Robotics-ER (Embodied Reasoning), rappresentano le ultime innovazioni di Google DeepMind.

Sono basati su Gemini 2.0, un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) multimodale in grado di elaborare e generare vari tipi di dati, inclusi testo, immagini, audio e video, facilitando interazioni più versatili e naturali. Questi modelli portano le capacità multimodali di Gemini 2.0 nel mondo fisico, rendendo i robot più agili, interattivi e intelligenti.

Ad esempio, a differenza dei robot tradizionali che seguono istruzioni fisse, i robot integrati con i modelli Gemini Robotics possono elaborare visione e linguaggio. Ciò permette loro di prendere decisioni in tempo reale e adattarsi a contesti in continuo mutamento.

In questo articolo, esploreremo Gemini Robotics e Gemini Robotics-ER, come funzionano questi modelli e le loro caratteristiche e applicazioni principali. Cominciamo!

Fig 1. Gemini Robotics aiuta i robot a svolgere più attività in modo efficiente.

Link to this sectionIntroduzione a Google Gemini Robotics#

Gemini Robotics di Google è un modello di AI avanzato progettato per dare ai robot la capacità di percepire, ragionare e interagire nel mondo fisico. Come modello vision-language-action (VLA), permette ai robot di elaborare istruzioni, interpretare l'ambiente ed eseguire compiti complessi con elevata precisione.

Nel frattempo, il modello Gemini Robotics-ER migliora la capacità di un robot di comprendere le relazioni spaziali, ovvero come gli oggetti sono posizionati, come si muovono e come interagiscono. Questo aiuta i robot ad anticipare le azioni e regolare i propri movimenti di conseguenza.

Ad esempio, considera un compito in cui un robot deve avvolgere un cavo attorno a delle cuffie. Gemini Robotics-ER lo aiuta a comprendere la scena, riconoscere la forma e la flessibilità del cavo, identificare la struttura delle cuffie e prevedere come il cavo si piegherà durante il movimento. Quindi, Gemini Robotics traduce questa comprensione in azione, coordinando entrambe le mani per manipolare il cavo fluidamente, regolando la presa per evitare grovigli e garantendo un avvolgimento sicuro.

Combinando la percezione con l'azione, Gemini Robotics e Gemini Robotics-ER creano un sistema intelligente che permette ai robot di eseguire compiti complessi in modo efficiente all'interno di ambienti dinamici.

Fig 2. Una panoramica della famiglia di modelli Gemini Robotics.

Link to this sectionAI nella robotica: Esploriamo come funziona Gemini Robotics#

Ora, osserviamo più da vicino ogni modello per comprendere meglio come Gemini Robotics e Gemini Robotics-ER lavorano insieme per bilanciare flessibilità e azioni rapide.

Da un lato, Gemini Robotics-ER sfrutta due meccanismi chiave: la generazione di codice zero-shot e l'apprendimento in-context (ICL) few-shot. Con la generazione di codice zero-shot, il modello può creare codice per controllare il robot in base alle istruzioni del compito, alle immagini e ai dati in tempo reale senza richiedere ulteriore addestramento.

Allo stesso modo, con il few-shot learning, il modello si adatta a nuovi compiti imparando da pochi esempi, riducendo la necessità di un addestramento esteso. Insieme, questi metodi permettono al robot di eseguire compiti complessi rapidamente e di adattarsi a nuove sfide con il minimo sforzo.

Gemini Robotics, d'altro canto, è costruito per velocità ed efficienza. Utilizza un sistema ibrido composto da un backbone basato su cloud e un decodificatore di azioni di bordo. Il backbone basato su cloud elabora le informazioni rapidamente, con una latenza query-to-response inferiore a 160 millisecondi.

Successivamente, il decodificatore di bordo aiuta a tradurre questi dati in azioni in tempo reale. Questo sistema combinato ottiene un tempo di risposta complessivo di circa 250 millisecondi, con una velocità di controllo di 50 azioni al secondo.

Fig 3. Comprendere come Gemini Robotics supporta il controllo robotico in tempo reale.

Link to this sectionCapacità chiave di Gemini Robotics#

Ecco una rapida panoramica delle caratteristiche chiave di Gemini Robotics:

• Generalità: Può adattarsi ai cambiamenti di illuminazione, sfondo e oggetti pur rimanendo preciso. Comprende anche comandi parafrasati o multilingue e può regolare i movimenti per diverse condizioni.

• Interattività: Questo modello può elaborare una vasta gamma di comandi in linguaggio naturale e rispondere in modo intuitivo. Regola anche le proprie azioni in base ai cambiamenti in tempo reale nell'ambiente, rendendolo ideale per la collaborazione uomo-robot.

• Destrezza: Un robot alimentato da questo modello può eseguire compiti complessi e precisi, come piegare l'origami o maneggiare oggetti delicati. Che si tratti di un processo passo dopo passo o di azioni rapide, il modello può aiutare a eseguirli in modo efficiente.

• Incarnazioni multiple: Funziona su varie piattaforme robotiche, come sistemi a doppio braccio e robot umanoidi, con poco fine-tuning. Si adatta rapidamente a nuovi compiti mantenendo alte prestazioni.

Fig 4. Google Gemini Robotics lavora su varie piattaforme robotiche.

Link to this sectionCapacità chiave di Gemini Robotics-ER#

Ecco uno sguardo ad alcune delle caratteristiche chiave di Gemini Robotics-ER che aiutano i robot a comprendere e interagire con il mondo:

• Rilevamento oggetti e tracciamento: Può essere utilizzato per identificare e tracciare oggetti sia in spazi 2D che 3D. Utilizzando query in linguaggio naturale, aiuta i robot a trovare oggetti e prevederne la posizione, sia in base al tipo, alla posizione o alla funzione.

• Puntamento: Questa funzione consente al modello di individuare oggetti specifici o parti all'interno di un'immagine utilizzando coordinate precise. Può essere usato per aiutare i robot a localizzare oggetti interi, parti di oggetti o persino spazi vuoti.

• Previsione della presa: Gemini Robotics-ER può essere usato per determinare il modo migliore di afferrare gli oggetti in base alla loro forma e funzione. Prevede dove afferrare, che si tratti di una banana o del manico di una tazza, consentendo ai robot di maneggiare gli articoli con cura.

• Ragionamento sulla traiettoria: Il modello può essere usato per pianificare percorsi di movimento prevedendo sequenze di azioni. Ad esempio, può guidare la mano di un robot verso uno strumento o definire waypoint per un compito specifico, aiutando il robot a completare i compiti in modo efficiente.

• Corrispondenza multi-vista: Questa funzione aiuta il modello a comprendere le strutture 3D confrontando come appaiono gli oggetti da diverse angolazioni. Può essere usato per migliorare il ragionamento spaziale, consentendo ai robot di interagire meglio con gli oggetti in ambienti dinamici.

Fig 5. Gemini Robotics-ER può gestire una varietà di compiti.

Link to this sectionApplicazioni dei modelli Google Gemini Robotics#

Ora che abbiamo discusso le capacità chiave di Gemini Robotics e Gemini Robotics-ER, immergiamoci nelle loro applicazioni nel mondo reale in vari settori.

Link to this sectionGoogle Gemini Robotics può essere utilizzato nella produzione#

Quando si parla di produzione, precisione e velocità sono importanti, ma è l'adattabilità che rende tutto fluido. Ad esempio, un robot industriale alimentato da Gemini può assemblare un sistema a pulegge identificando i componenti giusti, posizionandoli correttamente e maneggiando un elastico flessibile con forza precisa.

Può allungare l'elastico, farlo passare attorno alle pulegge e fissarlo senza rotture o disallineamenti. Se la configurazione cambia o il compito varia, il robot può adattarsi senza bisogno di una riprogrammazione estesa. Questa automazione intelligente riduce gli errori, migliora l'efficienza e mantiene i processi di produzione scorrevoli.

Fig 6. Un robot industriale a doppio braccio inserisce con precisione un elastico su un sistema a pulegge.

Link to this sectionCase intelligenti abilitate da Gemini Robotics#

Orari pieni possono rendere difficile occuparsi delle faccende domestiche. I robot intelligenti possono intervenire per gestire compiti come la pulizia, smistare la spesa e persino aiutare con la preparazione dei pasti, rendendo la vita quotidiana più semplice.

Questo potrebbe sembrare un robot che prepara un sacchetto per il pranzo, selezionando e posizionando con cura gli alimenti all'interno mentre regola la presa per proteggere oggetti fragili come frutta o lattine. Anche se la disposizione cambia, il robot può adattarsi da solo, facilitando le faccende quotidiane con una supervisione minima.

Fig 7. Un robot umanoide che prepara con cura un sacchetto per il pranzo.

Link to this sectionPro e contro dello sfruttamento di Gemini Robotics#

Gemini Robotics sta espandendo ciò che i robot possono fare, dalla produzione precisa all'assistenza domestica intelligente. Ecco alcuni vantaggi chiave dell'utilizzo di Gemini Robotics in varie applicazioni:

• Requisiti di addestramento minimi: A differenza dei robot tradizionali, i robot guidati da Gemini Robotics possono imparare da poche dimostrazioni, riducendo i costi di addestramento e rendendoli più facili da implementare.
• Maggiore sicurezza: In ambienti pericolosi, i robot integrati con Gemini Robotics possono eseguire compiti rischiosi, riducendo il rischio di infortuni per i lavoratori umani.
• Caratteristiche personalizzabili: La flessibilità di Gemini Robotics significa che può essere adattato per soddisfare le esigenze specifiche di diversi settori o singole aziende, consentendo applicazioni specializzate e soluzioni uniche.

Sebbene Gemini Robotics offra diversi vantaggi, è anche importante affrontare le seguenti limitazioni:

• Sfide nelle relazioni spaziali: Questi modelli potrebbero avere difficoltà a tenere traccia delle relazioni spaziali su lunghe sequenze video, il che influisce sulla loro capacità di tracciare e comprendere gli oggetti nel tempo.
• Mancanza di precisione numerica: Le previsioni del modello, come punti e riquadri di delimitazione (bounding box), potrebbero non essere abbastanza precise per compiti che richiedono un controllo fine, come delicati compiti robotici.
• Compiti complessi: Gemini Robotics potrebbe avere difficoltà a gestire compiti complessi che richiedono ragionamenti multi-step e movimenti precisi, specialmente in situazioni nuove o non familiari.

Link to this sectionIl futuro dell'AI nella robotica#

Mentre l'AI continua ad avanzare, modelli come Gemini Robotics e Gemini Robotics-ER stanno guidando il futuro della robotica. I miglioramenti futuri probabilmente si concentreranno sul potenziamento del ragionamento multi-step, consentendo ai robot di suddividere i compiti in passaggi logici per una maggiore precisione.

Un'altra area chiave di sviluppo su cui Google DeepMind intende lavorare è l'addestramento basato sulla simulazione. Imparando in ambienti virtuali prima dell'implementazione nel mondo reale, i robot possono affinare il loro processo decisionale e i loro movimenti, riducendo al minimo gli errori nelle applicazioni pratiche.

Mentre queste tecnologie si evolvono, potrebbero spianare la strada a un futuro in cui i robot sono più autonomi, adattabili e in grado di lavorare senza problemi al fianco degli umani nella vita di tutti i giorni.

Link to this sectionPunti chiave#

Gemini Robotics rappresenta un grande passo avanti nell'automazione guidata dall'AI, collegando l'intelligenza digitale con i compiti fisici del mondo reale. Combinando visione, linguaggio e apprendimento basato sull'azione, questi robot possono gestire compiti complessi con precisione e adattabilità.

Man mano che i robot continuano a diventare più intelligenti, probabilmente giocheranno un ruolo maggiore nella vita quotidiana, cambiando il modo in cui umani e macchine lavorano insieme. Questo progresso ci sta avvicinando a un mondo intelligente e più connesso in cui l'automazione guidata dall'AI migliora sia le industrie che le attività quotidiane.

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