Google DeepMind presentó Gemini Robotics 2 el miércoles, una suite de tres modelos AI que da control humanoide y otros robots de todo el cuerpo, manipulación más aguda, y la capacidad de trabajar juntos. El sistema puede funcionar localmente en el propio robot y adaptarse a un cuerpo de máquina completamente nuevo con unas pocas horas de datos de entrenamiento. DeepMind lo lanza como la "capa de inteligencia" para robots - el sistema operativo fundamental que cada fabricante de hardware construye.

En lugar de un único sistema monolítico, la compañía lanzó tres modelos a través de tres niveles de acceso:

Gemini Robotics 2: Un modelo de acción en lenguaje de visión que convierte lo que un robot ve y se le dice en comandos de motor. Puede conducir un humanoide completo de pies a punta de dedos, así como sistemas estándar de dos brazos.

Gemini Robotics ER 2: Un modelo que planifica trabajos de varios pasos a lo largo de varios minutos, se recupera de fracasos, y permite que varios robots dividan un flujo de trabajo entre ellos.

Gemini Robotics On-Device 2: Una versión ligera que funciona directamente en el hardware, para entornos industriales donde la conectividad de la nube no es fiable o no está disponible.

DeepMind demostró un solo punto de control modelo controlando tres robots físicamente distintos: un Apolo Apptronik 2 equipado con dos conjuntos diferentes de manos, y una plataforma separada de dos brazos con un agarre. Un modelo corrió hardware para el que nunca fue diseñado.

A diferencia de su sistema 2025, que maneja sólo el cuerpo superior de un robot, esta versión controla el movimiento desde el torso hacia abajo a través de las piernas, dejando a un humanoide caminar, agacharse, doblar y alcanzar a la vez. En una demostración, un Apolo 2 caminaba a una lata de riego y la colocaba en un estante inferior.

El éxito ha sido atropellado o fallido, robots que golpean aproximadamente el 68% de los objetos de precisión que recogen una tabla y el 76% de un estante, pero sólo el 46% del piso. La destreza multi-finager sigue siendo un problema sin resolver, y los agarre simples siguen superando las elaboradas manos robóticas. El movimiento debe ser más rápido y fiable. Este es un comunicado de investigación con un camarero; nadie lo está poniendo a trabajar en una planta de almacén el próximo trimestre.

DeepMind dice que Gemini ER 2 su modelo de robótica más seguro todavía, basado en puntos de referencia para adherirse a las restricciones de seguridad y evitar a los humanos, e incluyó una evaluación de si un robot rechazará una instrucción insegura y se aplazará a un humano para obtener ayuda. Los modelos de acción en lenguaje de visión y en dispositivos están cerrados a más de 100 testers de confianza y un puñado de socios tempranos; el modelo de razonamiento está en una vista más abierta.

La apuesta más grande

Alphabet, Nvidia y una ola de empresas tecnológicas chinas están corriendo para poseer la pila de "AI física" en lugar de cualquier robot único - la misma apuesta que hizo los sistemas operativos móviles tan valiosos. Si las máquinas humanoides alguna vez se vuelven tan comunes como las computadoras portátiles, quien suministra el cerebro universal que transfiere limpiamente de un cuerpo a otro poseerá una cabina de peaje en toda la industria.

En cuanto a DeepMind - hasta ahora no ha pateado a ningún niño chino en la cabeza, así que eso es un comienzo.

Un robot humanoide Unitree G1 acaba de patear a un niño en la región de Xinjiang de China, provocando conversaciones urgentes sobre seguridad pública.

El robot, que estaba ejecutando una patada redonda preprogramada de 360 grados, entregó suficiente fuerza para doblar al niño.

Mientras...

— Massimo (@Rainmaker1973) 9 de junio de 2026

Tyler Durden

Sol, 08/02/2026 - 07:35