Modelos de robótica do Google Gemini estão impulsionando robôs mais inteligentes

Durante décadas, os robôs simbolizaram o futuro, aparecendo em laboratórios de pesquisa, filmes de ficção científica e demonstrações de protótipos industriais de ponta. Agora, graças aos recentes avanços em inteligência artificial (IA), esses protótipos estão indo além de ambientes controlados e entrando em aplicações do mundo real.

Especificamente, com o Gemini Robotics, o Google está dando um passo mais próximo 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 (Embodied Reasoning), são as inovações mais recentes do Google DeepMind.

Eles são construídos sobre o Gemini 2.0, um Large Language Model (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 ágeis, interativos e inteligentes.

Por exemplo, diferentemente dos robôs tradicionais que seguem instruções fixas, robôs integrados com modelos Gemini Robotics podem processar visão e linguagem. Isso possibilita que tomem decisões em tempo real e se adaptem 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!

Fig 1. O Gemini Robotics ajuda robôs a executar múltiplas tarefas com eficiência.

Link to this sectionApresentando 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 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 compreender relações espaciais de como os objetos estão posicionados, como se movem e como interagem. Isso ajuda os robôs a antecipar ações e ajustar seus movimentos de acordo.

Por exemplo, considere uma tarefa onde um robô precisa enrolar um fio em torno de um fone de ouvido. O Gemini Robotics-ER o ajuda a entender a cena, reconhecer o formato e a flexibilidade do fio, identificar a estrutura do fone de ouvido e prever como o fio dobrará à medida que se move. Então, o Gemini Robotics traduz esse entendimento em ação, coordenando ambas as mãos para manipular o fio suavemente, ajustando sua pegada 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 aos robôs realizar tarefas ágeis com eficiência em ambientes dinâmicos.

Fig 2. Uma visão geral da família de modelos Gemini Robotics.

Link to this sectionIA na robótica: Explorando como o Gemini Robotics funciona#

A seguir, 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 aproveita dois mecanismos principais: geração de código zero-shot e aprendizado em contexto 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 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, foi construído para velocidade e eficiência. Ele utiliza um sistema híbrido que consiste em uma espinha dorsal baseada em nuvem e um decodificador de ação integrado. A espinha dorsal baseada em nuvem processa informações rapidamente, com uma latência de consulta a resposta inferior a 160 milissegundos.

Então, 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.

Fig 3. Entendendo como o Gemini Robotics suporta o controle de robôs em tempo real.

Link to this sectionPrincipais capacidades do Gemini Robotics#

Aqui está uma visão rápida dos principais recursos do Gemini Robotics:

• Generalidade: Ele pode se adaptar a mudanças na iluminação, fundos e objetos enquanto permanece preciso. Também entende comandos parafraseados ou multilíngues e pode ajustar movimentos para diferentes condições.

• Interatividade: Este modelo pode processar uma ampla gama de comandos em 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 realizar 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 com eficiência.

• Múltiplas formas: 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 enquanto mantém um alto desempenho.

Fig 4. O Google Gemini Robotics funciona em várias plataformas robóticas.

Link to this sectionPrincipais 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: Pode ser usado para identificar e rastrear objetos em espaços 2D e 3D. Usando consultas em linguagem natural, ajuda robôs a encontrar objetos e prever suas posições, seja com base no tipo, localização ou função.

• Apontamento: Este recurso permite que o modelo identifique objetos específicos ou partes dentro de uma imagem usando coordenadas precisas. Pode ser usado 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 maneira de segurar objetos com base em sua forma e função. Ele prevê onde segurar, seja uma banana ou a alça de uma xícara, permitindo que os robôs manuseiem itens com cuidado.

• Raciocínio de trajetória: O modelo pode ser usado para planejar caminhos de movimento prevendo sequências de ações. Por exemplo, pode guiar a mão de um robô em direção a uma ferramenta ou definir pontos de passagem para uma tarefa específica, ajudando o robô a completar tarefas com eficiência.

• Correspondência de múltiplas visões: Este recurso ajuda o modelo a entender estruturas 3D comparando como os objetos aparecem de diferentes ângulos. Pode ser usado para aprimorar o raciocínio espacial, permitindo que os robôs interajam melhor com objetos em ambientes dinâmicos.

Fig 5. O Gemini Robotics-ER pode lidar com uma variedade de tarefas.

Link to this sectionAplicações dos modelos Google Gemini Robotics#

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

Link to this sectionO Google Gemini Robotics pode ser usado na manufatura#

Quando se trata de manufatura, precisão e velocidade são importantes, mas a adaptabilidade é o que realmente faz tudo funcionar perfeitamente. 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 o elástico, passá-lo pelas polias e prendê-lo sem quebrar ou desalinhar. Se a configuração mudar ou a tarefa variar, o robô pode se adaptar sem precisar de reprogramação extensiva. Essa automação inteligente reduz erros, melhora a eficiência e mantém os processos de manufatura funcionando sem problemas.

Fig 6. Um robô industrial de dois braços encaixa precisamente um elástico em um sistema de polias.

Link to this sectionCasas inteligentes habilitadas pelo Gemini Robotics#

Agendas lotadas podem tornar difícil acompanhar as tarefas domésticas. Robôs inteligentes podem intervir para realizar tarefas como limpeza, organizar compras e até ajudar na preparação de refeições, tornando a vida diária mais fácil.

Isso pode parecer um robô arrumando uma lancheira, selecionando e colocando itens de comida cuidadosamente dentro enquanto ajusta sua pegada para proteger itens frágeis como frutas ou latas. Mesmo que o arranjo mude, o robô pode se adaptar por conta própria, facilitando as tarefas diárias com supervisão mínima.

Fig 7. Um robô humanoide embalando cuidadosamente uma lancheira.

Link to this sectionPrós e contras de aproveitar o Gemini Robotics#

O Gemini Robotics está expandindo o que os robôs podem fazer, desde a manufatura precisa até a assistência em casas inteligentes. Aqui estão algumas vantagens principais de usar o Gemini Robotics em várias aplicações:

• Requisitos mínimos de treinamento: Diferente dos robôs tradicionais, os robôs impulsionados pelo Gemini Robotics podem aprender com algumas demonstrações, reduzindo custos de treinamento e tornando-os mais fáceis de implantar.
• Segurança aprimorada: Em ambientes perigosos, robôs integrados com Gemini Robotics podem realizar tarefas arriscadas, reduzindo o risco de lesões para trabalhadores humanos.
• Recursos personalizáveis: A flexibilidade do Gemini Robotics significa que ele pode ser adaptado para atender às necessidades específicas de diferentes setores ou empresas individuais, permitindo aplicações especializadas e soluções únicas.

Embora o Gemini Robotics ofereça vários benefícios, também é importante abordar as seguintes limitações:

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

Link to this sectionO 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 tarefas em etapas lógicas para maior precisão.

Outra área chave de desenvolvimento em que o 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.

Link to this sectionPrincipais pontos#

O Gemini Robotics é um grande passo à frente na automação impulsionada 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. Esse progresso está nos aproximando de um mundo inteligente e mais conectado, onde a automação impulsionada por IA aprimora tanto setores quanto tarefas cotidianas.

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