Os modelos Google Gemini Robotics estão impulsionando robôs mais inteligentes

Durante décadas, os robôs simbolizaram o futuro, aparecendo em laboratórios de pesquisa, filmes de ficção científica e vitrines de protótipos industriais de ponta. Agora, graças aos recentes progressos na inteligência artificial (IA), esses protótipos estão saindo de ambientes controlados para aplicações no mundo real. 

Especificamente, com o Gemini Robotics, o Google está dando um passo mais perto da tecnologia necessária para construir robôs mais inteligentes. Lançado em 12 de março de 2025, o modelo Gemini Robotics e seu modelo complementar, Gemini Robotics-ER (Raciocínio Incorporado), são as mais recentes inovações do Google DeepMind. 

Eles são construídos sobre o Gemini 2.0, um Modelo de Linguagem Grande (LLM) multimodal que pode processar e gerar vários tipos de dados, incluindo texto, imagens, áudio e vídeo, facilitando interações mais versáteis e naturais. Esses modelos trazem as capacidades multimodais do Gemini 2.0 para o mundo físico, permitindo robôs mais destros, interativos e inteligentes.

Por exemplo, ao contrário dos robôs tradicionais que seguem instruções fixas, os robôs integrados com os modelos Gemini Robotics podem processar visão e linguagem. Isso torna possível para eles tomar decisões em tempo real e se adaptar a ambientes em mudança.

Neste artigo, exploraremos o Gemini Robotics e o Gemini Robotics-ER, como esses modelos funcionam e seus principais recursos e aplicações. Vamos começar!

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Apresentando o Google Gemini Robotics

O Gemini Robotics do Google é um modelo de IA avançado projetado para dar aos robôs a capacidade de perceber, raciocinar e interagir no mundo físico. Como um modelo de visão-linguagem-ação (VLA), ele permite que os robôs processem instruções, interpretem seu ambiente e executem tarefas complexas com alta precisão.

Enquanto isso, o modelo Gemini Robotics-ER melhora a capacidade de um robô de entender as relações espaciais de como os objetos estão posicionados, como eles se movem e como eles interagem. Isso ajuda os robôs a antecipar ações e ajustar seus movimentos de acordo. 

Por exemplo, considere uma tarefa em que um robô precisa enrolar um fio em torno de um fone de ouvido. O Gemini Robotics-ER ajuda-o a entender a cena, reconhecer a forma e a flexibilidade do fio, identificar a estrutura do fone de ouvido e prever como o fio se dobrará à medida que se move. Em seguida, o Gemini Robotics traduz esse entendimento em ação, coordenando ambas as mãos para manipular o fio suavemente, ajustando sua aderência para evitar emaranhados e garantindo um enrolamento seguro.

Ao combinar percepção com ação, o Gemini Robotics e o Gemini Robotics-ER criam um sistema inteligente que permite que os robôs executem tarefas complexas de forma eficiente em ambientes dinâmicos.

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IA na robótica: Explorando como o Gemini Robotics funciona

Em seguida, vamos dar uma olhada mais de perto em cada modelo para entender melhor como o Gemini Robotics e o Gemini Robotics-ER trabalham juntos para equilibrar flexibilidade e ações rápidas. 

Por um lado, o Gemini Robotics-ER alavanca dois mecanismos principais: geração de código zero-shot e aprendizado in-context few-shot (ICL). Com a geração de código zero-shot, o modelo pode criar código para controlar o robô com base em instruções de tarefa, imagens e dados em tempo real, sem exigir treinamento adicional. 

Da mesma forma, com o aprendizado few-shot, o modelo se adapta a novas tarefas aprendendo com apenas alguns exemplos, reduzindo a necessidade de treinamento extensivo. Juntos, esses métodos permitem que o robô execute tarefas complexas rapidamente e se adapte a novos desafios com o mínimo de esforço.

O Gemini Robotics, por outro lado, é construído para velocidade e eficiência. Ele usa um sistema híbrido que consiste em um backbone baseado na nuvem e um decodificador de ação integrado. O backbone baseado na nuvem processa informações rapidamente, com uma latência de consulta para resposta inferior a 160 milissegundos. 

Em seguida, o decodificador integrado ajuda a traduzir esses dados em ações em tempo real. Este sistema combinado atinge um tempo de resposta geral de aproximadamente 250 milissegundos, com uma velocidade de controle de 50 ações por segundo.

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Principais capacidades do Gemini Robotics 

Aqui está um rápido vislumbre dos principais recursos do Gemini Robotics:

• Generalidade: Ele pode se adaptar a mudanças na iluminação, fundos e objetos, mantendo-se preciso. Ele também entende comandos parafraseados ou multilíngues e pode ajustar os movimentos para diferentes condições.
  
  
• Interatividade: Este modelo pode processar uma ampla gama de comandos de linguagem natural e responder intuitivamente. Ele também ajusta suas ações com base em mudanças em tempo real no ambiente, tornando-o ideal para colaboração humano-robô.
  
  
• Destreza: Um robô alimentado por este modelo pode executar tarefas complexas e precisas, como dobrar origami ou manusear objetos delicados. Seja um processo passo a passo ou ações rápidas, o modelo pode ajudar a executá-los de forma eficiente.

• Múltiplas incorporações: Ele funciona em várias plataformas robóticas, como sistemas de dois braços e robôs humanoides, com pouco ajuste fino. Ele se adapta rapidamente a novas tarefas, mantendo alto desempenho.

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Principais capacidades do Gemini Robotics - ER

Aqui está uma olhada em alguns dos principais recursos do Gemini Robotics-ER que ajudam os robôs a entender e interagir com o mundo:

• Detecção de objetos e rastreamento: Ele pode ser usado para identificar e rastrear objetos em espaços 2D e 3D. Ao usar consultas em linguagem natural, ele ajuda os robôs a encontrar objetos e prever suas posições, seja com base no tipo, localização ou função.
  
  
• Apontamento: Esta funcionalidade permite que o modelo identifique objetos ou partes específicas dentro de uma imagem usando coordenadas precisas. Pode ser usada para ajudar robôs a localizar objetos inteiros, partes de objetos ou até mesmo espaços vazios.

• Previsão de preensão: O Gemini Robotics-ER pode ser usado para determinar a melhor forma de agarrar objetos com base em sua forma e função. Ele prevê onde agarrar, seja uma banana ou uma alça de xícara, permitindo que os robôs manuseiem os itens com cuidado.
  
  
• Raciocínio de trajetória: O modelo pode ser usado para planejar trajetórias de movimento, prevendo sequências de ações. Por exemplo, ele pode guiar uma mão robótica em direção a uma ferramenta ou definir pontos de passagem para uma tarefa específica, ajudando o robô a concluir as tarefas de forma eficiente.
  
  
• Correspondência multi-view: Esta funcionalidade ajuda o modelo a entender estruturas 3D, comparando como os objetos aparecem de diferentes ângulos. Pode ser usada para aprimorar o raciocínio espacial, permitindo que os robôs interajam melhor com objetos em ambientes dinâmicos.

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Aplicações dos modelos Google Gemini Robotics

Agora que discutimos os principais recursos do Gemini Robotics e do Gemini Robotics-ER, vamos mergulhar em suas aplicações no mundo real em vários setores.

O Google Gemini Robotics pode ser usado na fabricação

Quando se trata de fabricação, precisão e velocidade são importantes, mas a adaptabilidade é o que realmente faz tudo funcionar sem problemas. Por exemplo, um robô industrial alimentado por Gemini pode montar um sistema de polias, identificando os componentes certos, posicionando-os corretamente e manuseando um elástico flexível com força precisa. 

Ele pode esticar a faixa, passá-la pelas polias e prendê-la sem quebrar ou desalinhamento. Se a configuração mudar ou a tarefa variar, o robô pode se adaptar sem precisar de reprogramação extensa. Essa automação inteligente reduz erros, melhora a eficiência e mantém os processos de fabricação funcionando sem problemas.

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Casas inteligentes habilitadas pelo Gemini Robotics

Horários ocupados podem tornar a manutenção das tarefas domésticas um desafio. Robôs inteligentes podem intervir para lidar com tarefas como limpeza, organização de compras e até mesmo ajudar no preparo de refeições, facilitando a vida diária. 

Imagine um robô preparando uma lancheira, selecionando e colocando cuidadosamente os itens alimentares dentro dela, enquanto ajusta sua pegada para proteger itens frágeis como frutas ou latas. Mesmo que a disposição mude, o robô pode se adaptar sozinho, facilitando as tarefas diárias com supervisão mínima.

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Prós e contras de aproveitar a Robótica Gemini 

A Robótica Gemini está expandindo o que os robôs podem fazer, desde a fabricação precisa até a assistência doméstica inteligente. Aqui estão algumas vantagens importantes de usar a Robótica Gemini em várias aplicações: 

• Requisitos mínimos de treinamento: Ao contrário dos robôs tradicionais, os robôs impulsionados pela Robótica Gemini podem aprender com algumas demonstrações, reduzindo os custos de treinamento e facilitando sua implantação.
  
  
• Maior segurança: Em ambientes perigosos, robôs integrados com a Robótica Gemini podem executar tarefas perigosas, reduzindo o risco de lesões para os trabalhadores humanos.
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• Recursos personalizáveis: A flexibilidade da Robótica Gemini significa que ela pode ser adaptada para atender às necessidades específicas de diferentes setores ou empresas individuais, permitindo aplicações especializadas e soluções exclusivas.

Embora a Robótica Gemini ofereça vários benefícios, também é importante abordar as seguintes limitações:

• Desafios nas relações espaciais: Esses modelos podem ter dificuldade em rastrear relações espaciais em sequências de vídeo longas, o que afeta sua capacidade de rastrear e entender objetos ao longo do tempo.
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• Falta de precisão numérica: As previsões do modelo, como pontos e caixas delimitadoras, podem não ser precisas o suficiente para tarefas que exigem controle preciso, como tarefas robóticas delicadas.
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• Tarefas complexas: O Gemini Robotics pode ter dificuldades em lidar com tarefas complexas que precisam de raciocínio de várias etapas e movimentos precisos, especialmente em situações novas ou desconhecidas. 

O futuro da IA na robótica

À medida que a IA continua a avançar, modelos como o Gemini Robotics e o Gemini Robotics-ER estão impulsionando o futuro da robótica. Melhorias futuras provavelmente se concentrarão em aprimorar o raciocínio de várias etapas, permitindo que os robôs dividam as tarefas em etapas lógicas para maior precisão.

Outra área-chave de desenvolvimento em que a Google DeepMind planeja trabalhar é o treinamento baseado em simulação. Ao aprender em ambientes virtuais antes da implantação no mundo real, os robôs podem refinar sua tomada de decisão e movimentos, minimizando erros em aplicações práticas.

À medida que essas tecnologias evoluem, elas podem abrir caminho para um futuro onde os robôs sejam mais autônomos, adaptáveis e capazes de trabalhar perfeitamente ao lado de humanos na vida cotidiana.

Principais conclusões

O Gemini Robotics é um grande passo em frente na automação orientada por IA, conectando inteligência digital com tarefas físicas do mundo real. Ao combinar visão, linguagem e aprendizado baseado em ação, esses robôs podem lidar com tarefas complexas com precisão e adaptabilidade. 

À medida que os robôs continuam a se tornar mais inteligentes, eles provavelmente desempenharão um papel maior na vida diária, mudando a forma como humanos e máquinas trabalham juntos. Este progresso está nos aproximando de um mundo inteligente e mais conectado, onde a automação orientada por IA aprimora tanto as indústrias quanto as tarefas cotidianas.

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