El 26 de junio de 2025 marca un hito en la robótica autónoma con la presentación del nuevo modelo Gemini Robotics On-Device de Google DeepMind. Este avance permite a los robots realizar tareas complejas sin necesidad de una conexión a internet, un salto visible en la integración de la Inteligencia Artificial en la robótica. Imagina robots trabajando en entornos remotos o con requisitos de privacidad estrictos, sin depender de servidores externos o conexiones inestables.
La Revolución de Gemini Robotics: Robótica Autónoma sin Internet
La versión offline del modelo Gemini Robotics de Google DeepMind está revolucionando la robótica autónoma. Basada en la tecnología de visión-lenguaje-acción (VLA), esta IA permite que los robots interpreten órdenes, se adapten a situaciones nuevas y gestionen acciones complejas directamente en el dispositivo. A diferencia de otras soluciones, este modelo VLA se ejecuta 100% en el robot, manteniendo casi el mismo rendimiento que la versión principal que combina el procesamiento en la nube y en el propio robot. Esto representa una ventaja significativa para empresas como Amazon, que ya están implementando robótica e IA en sus procesos directos, buscando fiabilidad, rapidez y seguridad en el procesamiento de datos.
Ventajas y Capacidades del Modelo Offline de Gemini Robotics
¿Qué puedes esperar al usar Gemini Robotics sin conexión a internet? Sus capacidades son impresionantes:
- Realización de múltiples tareas físicas: Los robots pueden ejecutar diversas tareas desde el primer momento, sin necesidad de ajustes complejos o entrenamiento intensivo.
- Generalización en nuevas situaciones: La IA permite a los robots interpretar y adaptarse a órdenes que nunca antes habían encontrado, aprendiendo con tan solo 50 a 100 demostraciones.
- Trabajos motrices finos: Los robots son capaces de manipular piezas delicadas o montar componentes pequeños con precisión, lo que abre un abanico de posibilidades en la industria.
Cómo Aprende y se Adapta el Modelo Gemini Robotics Local
La eficiencia en el aprendizaje del modelo Gemini Robotics es notable. Si bien otros sistemas requieren numerosas sesiones de entrenamiento, este modelo puede adaptarse a tareas inéditas con un número reducido de demostraciones. Como destaca Carolina Parada, responsable de robótica de DeepMind, la eficiencia lograda en tamaño y consumo permite una integración directa en robots pequeños o industriales, sin perder capacidades frente a la versión híbrida. Esta adaptabilidad es clave para implementar rápidamente los robots en líneas de producción o para que manipulen nuevos objetos sin semanas de entrenamiento personalizado.
Compatibilidad y Aplicaciones Prácticas del Modelo Local Gemini Robotics
Aunque Google inicialmente entrenó este modelo en el robot ALOHA, ha logrado transferir sus avances a otras plataformas como el robot humanoide Apollo de Apptronik y el robot bimanual Franka FR3. Esto significa que diversas empresas pueden beneficiarse de esta inteligencia local sin depender de una única marca o configuración.
La ejecución offline de Gemini Robotics es especialmente útil en escenarios donde la conectividad es limitada o la privacidad de los datos es crítica. Imagina su aplicación en:
- Industria y logística: Automatización de almacenes, control de maquinaria o manipulación de materiales delicados incluso en zonas con mala cobertura.
- Salud y hospitales: Robots asistentes en quirófanos u hospitales donde la privacidad y la seguridad de los datos son primordiales.
- Entornos rurales o remotos: Mantenimiento de infraestructuras como plantas de energía o granjas inteligentes, donde la conexión no está asegurada.
SDK de Gemini Robotics: Abriendo Puertas a los Desarrolladores
Por primera vez, Google DeepMind ofrece un Kit de Desarrollo de Software (SDK) específico para modelos VLA como Gemini Robotics On-Device. Este SDK permite a desarrolladores y empresas seleccionadas:
- Evaluar el comportamiento del modelo directamente en distintos tipos de robots y escenarios.
- Optimizar y ajustar los parámetros según cada necesidad concreta.
- Implementar nuevas tareas o rutinas de entrenamiento adaptadas a su sector.
Actualmente, tanto el modelo Gemini Robotics offline como su SDK están disponibles para un grupo de testers de confianza. El objetivo de Google es perfeccionar el sistema y controlar los posibles riesgos de seguridad antes de un lanzamiento más amplio, asegurando un rendimiento estable y seguro sin comprometer las capacidades de visión, lenguaje y movimiento avanzado.
La llegada del modelo Gemini Robotics de Google DeepMind representa un punto de inflexión en la robótica autónoma, permitiendo a los robots trabajar y aprender sin depender de internet con una eficiencia y adaptabilidad inéditas.
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