Google DeepMind presentó Gemini Robotics ER 2, una nueva generación de su modelo de inteligencia artificial para robótica, diseñada para que los robots comprendan mejor su entorno, planifiquen tareas complejas y colaboren entre sí. El sistema busca llevar la IA más allá del mundo digital, permitiéndole actuar con mayor autonomía en escenarios físicos.
La nueva versión incorpora importantes mejoras en el razonamiento espacial, la comprensión de video y la planificación de tareas de larga duración. Gracias a ello, los robots pueden analizar una situación, dividir una actividad en múltiples pasos y adaptarse cuando el entorno cambia, sin depender de instrucciones constantes de un operador.
Una de las principales novedades es su capacidad para coordinar varios robots al mismo tiempo, permitiendo que colaboren en una misma misión, distribuyan responsabilidades y trabajen de forma sincronizada. Esta función apunta a aplicaciones en fábricas, almacenes, logística e incluso operaciones de rescate.
Google también anunció que Gemini Robotics 2 amplía el control físico de los robots humanoides, pasando de manipular únicamente brazos y manos a coordinar movimientos de todo el cuerpo. En las demostraciones, los robots caminan, se agachan, alcanzan objetos, atan bolsas, enroscan bombillas y realizan otras tareas que requieren precisión y coordinación.
La compañía aseguró que la seguridad sigue siendo una prioridad. El modelo incorpora sistemas para detectar la proximidad de personas, detener movimientos potencialmente peligrosos y evaluar continuamente el riesgo de las acciones antes de ejecutarlas, con el objetivo de facilitar un despliegue seguro en entornos donde convivan humanos y robots.
Con Gemini Robotics ER 2, Google DeepMind refuerza su apuesta por desarrollar una inteligencia artificial capaz de interactuar con el mundo físico. Aunque la tecnología todavía está enfocada en investigación y socios industriales, la empresa considera que representa un paso importante hacia robots más útiles, autónomos y capaces de desempeñar tareas complejas en la vida real.
