O Google DeepMind apresentou o Gemini Robotics 2.5, um modelo de IA para controlar robôs. Segundo o Google, robôs que usam o modelo alcançaram uma taxa de sucesso de 96% na separação de peças automotivas em fábricas da Mercedes-Benz.
O Google DeepMind testou o Gemini Robotics 2.5 em mais de 200 atividades, desde manipular alimentos com pinças até operar uma pipeta. Segundo o Google, os testes em laboratório registraram taxas de sucesso de 30% a 100% maiores que as da versão anterior e execução de 20% a 30% mais rápida.
Fora do laboratório, robôs Apptronik Apollo 2 usaram o modelo para preparar peças automotivas em fábricas da Mercedes-Benz na Europa. A taxa de sucesso de 96% continua sendo uma prova de conceito para tarefas repetitivas de preparação, e não uma evidência de que os robôs conseguem substituir um turno inteiro de trabalho.
O modelo de IA transforma imagens de câmeras e instruções em linguagem natural em movimentos robóticos. Durante o treinamento, o Gemini 4 Argon gerou milhares de variações simuladas de exercícios a partir de dados reais de câmeras, que o DeepMind combinou com demonstrações físicas.
O Gemini Robotics 2.5 está disponível para os parceiros de robótica do Google, mas ainda não tem acesso aberto ao público em geral. Ele também roda em servidores na nuvem, por isso quem avalia seu uso na automação de fábricas ainda precisa levar em conta a latência e as limitações de confiabilidade que persistem.
A operação confiável durante um turno inteiro ainda não foi comprovada, portanto o resultado na fábrica ainda não permite presumir que o trabalho humano possa ser substituído.
O acesso restrito a parceiros impede que a maioria das empresas teste o modelo em seus próprios fluxos de trabalho por enquanto.
A dependência da nuvem torna o tempo de resposta uma limitação prática que os ganhos de precisão em laboratório, por si só, não resolvem.
Escrito automaticamente pela Redação da Made in 10 a partir da fonte acima.
O Google liberou o Gemini 4 Carbon para empresas e desenvolvedores pagantes e está ampliando o acesso para assinantes do Google AI Ultra. O modelo de IA é voltado a tarefas mais difíceis de programação e pesquisa, mas o raciocínio mais longo pode elevar o custo por tarefa em relação ao Argon.
