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Por Redacción OnData
Resumen. Google DeepMind presentó Gemini Robotics On-Device, un modelo que permite a robots ejecutar tareas localmente sin conexión. Supera a otros modelos locales y controla movimientos mediante lenguaje natural. Ya fue probado en robots como Franka FR3 y Apollo. Además, Google lanzó un SDK para entrenar tareas con pocas demostraciones en simuladores físicos.
DeepMind ha lanzado Gemini Robotics, una nueva familia de modelos multimodales, visión, lenguaje y acción, diseñados para permitir que los robots interactúen con el entorno físico. Estos modelos, basados en Gemini 2.0, incorporan razonamiento espacial y manipulaciones complejas, extendiendo las capacidades de IA más allá del mundo digital.
En pruebas, un robot bi‑brazo (ALOHA) aprendió tareas sin entrenamiento previo, como colocar bolígrafos, encestar una pelota de baloncesto o preparar ensaladas, comprendiendo instrucciones en lenguaje natural y ejecutándolas con fluidez a la primera. Esto demuestra la versatilidad y adaptabilidad del modelo.
Gemini Robotics incluye un subtipo llamado Gemini Robotics‑ER (“Embodied Reasoning”), centrado en la comprensión del espacio físico: identifica objetos, predice trayectorias para agarrarlos y genera código para manipularlos. Según las pruebas, esta versión duplica o triplica la eficacia respecto a Gemini 2.0 standard.
DeepMind también presentó Gemini Robotics On‑Device, optimizado para funcionar completamente offline en dispositivos robóticos. Es eficaz para realizar acciones como deshacer cremalleras o plegar ropa, con bajo consumo de recursos y sin depender de conexión a internet, ideal para entornos con conectividad limitada.
Este avance marca un paso clave hacia robots “generales” que pueden aprender de apenas unas decenas de demostraciones, trabajar en distintos cuerpos (bi‑brazo, humanoides como Apollo), y actuar de forma autónoma en el mundo real. Con ello, DeepMind allana el camino para asistentes robóticos prácticos en hogares, oficinas y espacios remotos .
📌Fuente: TechChurch.
