Gemini Robotics 2.5 Aumenta a Destrezza e Segurança em Tarefas do Mundo Real

A DeepMind revelou o Gemini Robotics 2.5 , seu modelo de visão-linguagem-ação (VLA) mais avançado até hoje, projetado para aumentar significativamente a destreza, confiabilidade e segurança dos robôs em ambientes do mundo real. O modelo permite que os robôs aprendam e realizem uma gama mais ampla de tarefas mais rapidamente, marcando um passo em direção a aplicações industriais e cotidianas generalizadas.

Avanços em Destreza e Desempenho de Tarefas

O Gemini Robotics 2.5 foi testado em mais de 200 tarefas distintas, incluindo atividades complexas como usar pinças para servir comida, fazer laços em presentes e pipetar líquidos. Essas tarefas exigiram uso avançado de ferramentas, manipulação de objetos deformáveis e manuseio de materiais delicados. O modelo alcançou uma taxa de sucesso 30% a 100% superior em comparação com as linhas de base anteriores e completou as tarefas 20% a 30% mais rápido. Ele é compatível com várias plataformas robóticas, incluindo o robô humanoide Apollo 2 da Apptronik e a plataforma Franka Duo.

Sucesso no Mundo Real em Ambientes de Fábrica

Em colaboração com a Apptronik e a Mercedes-Benz, o Gemini Robotics 2.5 foi implantado em linhas de produção automotiva ativas na Hungria e na Alemanha. O robô humanoide Apollo 2 , movido pelo Gemini Robotics 2.5 , realizou de forma autônoma tarefas de montagem automotiva, alcançando uma taxa de sucesso 96% . Essas tarefas envolveram a triagem e organização de peças de recipientes a granel em bandejas, ajudando a otimizar as linhas de montagem e permitindo que os técnicos se concentrassem em tarefas mais complexas.

Avanços em Segurança e Direcionabilidade

A segurança continua a ser um foco crítico à medida que os robôs transitam para ambientes não estruturados. O Gemini Robotics 2.5 incorpora orientações de raciocínio em tempo de inferência para navegar por perigos físicos em tempo real. Esse recurso melhorou as taxas de conclusão segura de tarefas em 33% em torno de obstáculos e 43% nas proximidades de humanos. Além disso, a DeepMind introduziu o benchmark ASIMOV-Jailbreak para testar e melhorar a resistência do modelo a prompts adversariais, alcançando uma taxa de resistência ao jailbreak 99.5% .

Desenvolvimento Acelerado com Gemini 4 Argon

O desenvolvimento do Gemini Robotics 2.5 foi acelerado pelo Gemini 4 Argon, um motor de simulação capaz de gerar milhares de corridas de prática a partir de cenários do mundo real. Essa abordagem permitiu um treinamento mais rápido e eficiente, expandindo os limites da inteligência física em robótica.

Com seus avanços em destreza, confiabilidade e segurança, o Gemini Robotics 2.5 representa um salto significativo na integração de robôs em ambientes industriais e cotidianos.