Google Gemini Robotics modelleri daha akıllı robotlara güç veriyor

On yıllardır robotlar geleceği simgeliyor; araştırma laboratuvarlarında, bilim kurgu filmlerinde ve endüstriyel prototip sergilerinde karşımıza çıkıyor. Son dönemdeki yapay zekâ (AI) gelişmeleri sayesinde bu prototipler artık kontrollü ortamların ötesine geçerek gerçek dünyadaki uygulamalara taşınıyor.

Özellikle Gemini Robotics ile Google, daha akıllı robotlar geliştirmek için gereken teknolojiye bir adım daha yaklaşıyor. 12 Mart 2025'te tanıtılan Gemini Robotics modeli ve eşlikçi modeli Gemini Robotics-ER (Bedensel Akıl Yürütme), Google DeepMind'ın en yeni yenilikleri arasında yer alıyor.

Bu modeller, metin, görüntü, ses ve video dâhil çeşitli veri türlerini işleyip oluşturabilen çok modlu bir Büyük Dil Modeli (LLM) olan Gemini 2.0 temel alınarak geliştirildi; bu sayede daha çok yönlü ve doğal etkileşimler kurulabiliyor. Bu modeller, Gemini 2.0'ın çok modlu yeteneklerini fiziksel dünyaya taşıyarak daha becerikli, etkileşimli ve akıllı robotlar geliştirilmesini sağlıyor.

Örneğin sabit talimatları izleyen geleneksel robotlardan farklı olarak Gemini Robotics modelleriyle entegre robotlar görsel ve dili işleyebilir. Böylece gerçek zamanlı kararlar almaları ve değişen ortamlara uyum sağlamaları mümkün olur.

Bu makalede Gemini Robotics ve Gemini Robotics-ER'yi, bu modellerin nasıl çalıştığını, temel özelliklerini ve uygulamalarını inceleyeceğiz.

Şekil 1. Gemini Robotics, robotların birden fazla görevi verimli biçimde yerine getirmesine yardımcı olur.

Google Gemini Robotics’i tanıyalım#

Google'ın Gemini Robotics modeli, robotlara fiziksel dünyayı algılama, akıl yürütme ve dünyayla etkileşim kurma becerisi kazandırmak için tasarlanmış gelişmiş bir AI modelidir. Görüntü-dil-eylem (VLA) modeli olarak robotların talimatları işlemesini, çevrelerini yorumlamasını ve karmaşık görevleri yüksek hassasiyetle yerine getirmesini sağlar.

Gemini Robotics-ER modeli ise nesnelerin konumları, hareketleri ve etkileşimleri gibi uzamsal ilişkileri anlama konusunda robotların yeteneklerini geliştirir. Bu, robotların hareketleri öngörmesine ve kendi hareketlerini buna göre ayarlamasına yardımcı olur.

Örneğin, bir robotun kulaklığın etrafına kablo sarması gereken bir görevi ele alalım. Gemini Robotics-ER, robotun sahneyi anlamasına, kablonun şeklini ve esnekliğini fark etmesine, kulaklığın yapısını belirlemesine ve kablo hareket ederken nasıl büküleceğini öngörmesine yardımcı olur. Ardından Gemini Robotics, bu anlayışı eyleme dönüştürür; kabloyu düzgünce yönlendirmek için iki eli koordine eder, dolaşmayı önlemek üzere kavrayışını ayarlar ve kablonun güvenli biçimde sarılmasını sağlar.

Algıyı eylemle birleştiren Gemini Robotics ve Gemini Robotics-ER, robotların dinamik ortamlarda beceri gerektiren görevleri verimli biçimde yerine getirmesini sağlayan akıllı bir sistem oluşturur.

Şekil 2. Gemini Robotics model ailesine genel bakış.

Robotikte yapay zekâ: Gemini Robotics’in nasıl çalıştığını keşfet#

Şimdi, esneklik ile hızlı eylemler arasında denge kurmak için Gemini Robotics ve Gemini Robotics-ER’nin birlikte nasıl çalıştığını daha iyi anlamak üzere her modele yakından bakalım.

Bir yandan Gemini Robotics-ER iki temel mekanizmadan yararlanır: sıfır örnekli kod üretimi ve az örnekli bağlam içi öğrenme (ICL). Sıfır örnekli kod üretimi sayesinde model, ek eğitim gerektirmeden görev talimatlarına, görüntülere ve gerçek zamanlı verilere dayanarak robotu kontrol edecek kodu oluşturabilir.

Benzer şekilde model, az örnekli öğrenmeyle yalnızca birkaç örnekten öğrenerek yeni görevlere uyum sağlar ve kapsamlı eğitim ihtiyacını azaltır. Bu yöntemler birlikte, robotun karmaşık görevleri hızlıca yerine getirmesini ve yeni zorluklara çok az çabayla uyum sağlamasını mümkün kılar.

Diğer yandan Gemini Robotics hız ve verimlilik için tasarlanmıştır. Bulut tabanlı bir omurga ve yerleşik bir eylem kod çözücüden oluşan hibrit bir sistem kullanır. Bulut tabanlı omurga bilgileri hızlıca işler; sorgudan yanıta gecikme 160 milisaniyenin altındadır.

Ardından yerleşik kod çözücü bu verileri gerçek zamanlı eylemlere dönüştürmeye yardımcı olur. Bu birleşik sistem, saniyede 50 eylem kontrol hızıyla yaklaşık 250 milisaniyelik toplam yanıt süresine ulaşır.

Şekil 3. Gemini Robotics’in gerçek zamanlı robot kontrolünü nasıl desteklediğini anlama.

Gemini Robotics’in temel yetenekleri#

Gemini Robotics’in temel özelliklerine kısaca göz atalım:

• Genellik: Doğruluğunu korurken ışık, arka plan ve nesne değişikliklerine uyum sağlayabilir. Ayrıca farklı ifadelerle sunulan veya birden çok dilde verilen komutları anlar ve hareketlerini farklı koşullara göre ayarlayabilir.
• Etkileşim: Bu model, çok çeşitli doğal dil komutlarını işleyebilir ve sezgisel yanıtlar verebilir. Ayrıca ortamdaki gerçek zamanlı değişikliklere göre eylemlerini ayarlayarak insan-robot iş birliği için ideal hâle gelir.
• Beceri: Bu modelle çalışan bir robot, origami katlamak veya hassas nesneleri tutmak gibi karmaşık ve hassas görevleri yerine getirebilir. İster adım adım ilerleyen bir süreç ister hızlı eylemler olsun, model bunların verimli biçimde gerçekleştirilmesine yardımcı olabilir.
• Birden fazla robot gövdesi: İki kollu sistemler ve insansı robotlar gibi çeşitli robot platformlarında çok az ince ayar gerektirerek çalışır. Yüksek performansını korurken yeni görevlere hızla uyum sağlar.

Şekil 4. Google Gemini Robotics çeşitli robot platformlarında çalışır.

Gemini Robotics-ER’nin temel yetenekleri#

Robotların dünyayı anlamasına ve dünyayla etkileşim kurmasına yardımcı olan Gemini Robotics-ER’nin bazı temel özelliklerine göz atalım:

• Nesne algılama ve izleme: Model, nesneleri hem 2B hem de 3B uzaylarda belirlemek ve izlemek için kullanılabilir. Doğal dil sorgularından yararlanarak robotların nesneleri bulmasına ve türlerine, konumlarına veya işlevlerine göre konumlarını öngörmesine yardımcı olur.
• İşaret etme: Bu özellik, modelin hassas koordinatlar kullanarak bir görüntüdeki belirli nesneleri veya parçaları tam olarak belirlemesini sağlar. Robotların nesnelerin tümünü, parçalarını ve hatta boş alanları bulmasına yardımcı olmak için kullanılabilir.
• Kavrama tahmini: Gemini Robotics-ER, şekillerine ve işlevlerine göre nesneleri kavramanın en iyi yolunu belirlemek için kullanılabilir. Robotların nesneleri dikkatli biçimde tutmasını sağlayarak ister bir muz ister bir fincan sapı olsun, nereden kavramak gerektiğini tahmin eder.
• Yörünge akıl yürütmesi: Model, eylem dizilerini öngörerek hareket yolları planlamak için kullanılabilir. Örneğin, robot elini bir araca yönlendirebilir veya belirli bir görev için ara noktalar belirleyerek robotun görevleri verimli biçimde tamamlamasına yardımcı olabilir.
• Çoklu görünüm eşleştirmesi: Bu özellik, nesnelerin farklı açılardan nasıl göründüğünü karşılaştırarak modelin 3B yapıları anlamasına yardımcı olur. Uzamsal akıl yürütmeyi geliştirerek robotların dinamik ortamlardaki nesnelerle daha iyi etkileşim kurmasını sağlayabilir.

Şekil 5. Gemini Robotics-ER çeşitli görevleri yerine getirebilir.

Sınıf adlarından yola çıkarak 2B nesne algılama konusunda Gemini 4 Argon gibi daha yeni Gemini modelleri, diğer görme-dil modelleriyle Ultralytics VLM Leaderboard üzerinde karşılaştırılır.

Google Gemini Robotics modellerinin uygulamaları#

Gemini Robotics ve Gemini Robotics-ER'nin temel yeteneklerini ele aldığımıza göre, şimdi farklı sektörlerdeki gerçek dünya uygulamalarına bakalım.

Üretimde Google Gemini Robotics kullanımı#

Üretim söz konusu olduğunda hassasiyet ve hız önemlidir; ancak her şeyin sorunsuz işlemesini asıl sağlayan uyum yeteneğidir. Örneğin Gemini destekli bir endüstriyel robot, doğru bileşenleri belirleyip bunları doğru şekilde konumlandırarak ve esnek bir lastiği hassas kuvvetle tutarak bir makara sistemini monte edebilir.

Lastiği esnetebilir, makaraların etrafından geçirebilir ve kopmasına ya da yanlış hizalanmasına yol açmadan sabitleyebilir. Kurulum değişirse veya görev farklılaşırsa robot, kapsamlı biçimde yeniden programlanması gerekmeksizin uyum sağlayabilir. Bu akıllı otomasyon hataları azaltır, verimliliği artırır ve üretim süreçlerinin sorunsuz ilerlemesini sağlar.

Şekil 6. İki kollu bir endüstriyel robot, makara sistemine hassas biçimde lastik takıyor.

Gemini Robotics destekli akıllı evler#

Yoğun programlar, ev işlerini aksatmadan sürdürmeyi zorlaştırabilir. Akıllı robotlar devreye girerek temizlik, market alışverişini düzenleme ve hatta yemek hazırlığına yardım etme gibi görevleri üstlenebilir, böylece günlük yaşamı kolaylaştırabilir.

Bu, kırılgan meyveler veya konserve kutuları gibi ürünleri korumak için kavrayışını ayarlarken yiyecekleri dikkatle seçip içine yerleştirerek bir beslenme çantasını hazırlayan bir robot olabilir. Düzen değişse bile robot kendi başına uyum sağlayarak günlük işleri çok az gözetimle kolaylaştırabilir.

Şekil 7. İnsansı bir robot beslenme çantasını dikkatle hazırlıyor.

Gemini Robotics kullanmanın artıları ve eksileri#

Gemini Robotics, hassas üretimden akıllı ev yardımına kadar robotların yapabileceklerini genişletiyor. İşte Gemini Robotics’i çeşitli uygulamalarda kullanmanın bazı temel avantajları:

• Minimum eğitim gereksinimi: Geleneksel robotlardan farklı olarak Gemini Robotics destekli robotlar birkaç gösterimden öğrenebilir; böylece eğitim maliyetleri düşer ve robotların devreye alınması kolaylaşır.
• Gelişmiş güvenlik: Tehlikeli ortamlarda Gemini Robotics ile entegre robotlar riskli görevleri yerine getirerek insan çalışanların yaralanma riskini azaltabilir.
• Özelleştirilebilir özellikler: Gemini Robotics’in esnekliği, farklı sektörlerin veya işletmelerin özel ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde uyarlanabilmesini sağlar; böylece özel uygulamalar ve benzersiz çözümler geliştirilebilir.

Gemini Robotics çeşitli avantajlar sunsa da aşağıdaki sınırlamaları ele almak da önemlidir:

• Uzamsal ilişkilerle ilgili zorluklar: Bu modeller uzun video dizileri boyunca uzamsal ilişkileri takip etmekte zorlanabilir; bu da nesneleri zaman içinde izleme ve anlama yeteneklerini etkiler.
• Sayısal hassasiyet eksikliği: Modelin noktalar ve sınırlayıcı kutular gibi tahminleri, hassas robotik görevler gibi ince kontrol gerektiren işler için yeterince kesin olmayabilir.
• Karmaşık görevler: Gemini Robotics, özellikle yeni veya alışılmadık durumlarda, çok adımlı akıl yürütme ve hassas hareketler gerektiren karmaşık görevleri yerine getirmekte zorlanabilir.

Robotikte yapay zekânın geleceği#

Yapay zekâ gelişmeye devam ettikçe Gemini Robotics ve Gemini Robotics-ER gibi modeller robotik alanının geleceğini şekillendiriyor. Gelecekteki iyileştirmeler muhtemelen çok adımlı akıl yürütmeyi geliştirmeye ve robotların daha yüksek hassasiyet için görevleri mantıklı adımlara bölmesini sağlamaya odaklanacak.

Google DeepMind’ın üzerinde çalışmayı planladığı bir diğer önemli geliştirme alanı, simülasyon tabanlı eğitimdir. Gerçek dünyada devreye alınmadan önce sanal ortamlarda öğrenen robotlar, karar verme ve hareketlerini geliştirerek pratik uygulamalardaki hataları en aza indirebilir.

Bu teknolojiler geliştikçe, robotların daha özerk, uyarlanabilir ve günlük yaşamda insanlarla birlikte çalışabilecek kapasitede olduğu bir geleceğin önünü açabilirler.

Önemli çıkarımlar#

Gemini Robotics, dijital zekâyı gerçek dünyadaki fiziksel görevlerle buluşturarak yapay zekâ destekli otomasyonda önemli bir ilerleme sağlıyor. Görme, dil ve eylem temelli öğrenmeyi birleştiren bu robotlar, karmaşık görevleri hassasiyetle ve uyum sağlayarak yerine getirebilir.

Robotlar daha akıllı hâle geldikçe günlük yaşamda daha büyük bir rol oynamaları ve insanların makinelerle çalışma biçimini değiştirmeleri olası. Bu ilerleme, yapay zekâ destekli otomasyonun hem sektörleri hem de günlük görevleri iyileştirdiği, daha akıllı ve bağlantılı bir dünyaya bizi yaklaştırıyor.

Büyüyen topluluğumuzun bir parçası ol! Yapay zekâyı daha derinlemesine incelemek için GitHub depomuzu ziyaret et. Kendi bilgisayarlı görü projelerine başlamak mı istiyorsun? Lisanslama seçeneklerimize göz at. Çözüm sayfalarımızda üretimde yapay zekâ ve otomotiv sektöründe Vision AI hakkında daha fazla bilgi edin!