Por Canuto  

Google DeepMind amplió las capacidades de Gemini Robotics para que robots humanoides coordinen movimientos de todo el cuerpo, manipulen objetos con manos de cinco dedos y colaboren de forma más segura en tareas prolongadas.
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  • Gemini Robotics 2 puede controlar movimientos que abarcan desde los pies hasta los dedos de un robot humanoide.
  • Gemini Robotics ER 2 mejora el razonamiento encarnado, la coordinación entre robots y la detección de personas cercanas.
  • El modelo en el dispositivo puede ejecutarse sin conexión y adaptarse con mayor rapidez a robots con formas y sensores distintos.

 

Gemini Robotics amplía el control físico de los robots

Google DeepMind presentó Gemini Robotics 2, una actualización orientada a controlar robots humanoides completos. El modelo anterior se concentraba principalmente en la parte superior del cuerpo.

La nueva versión incorpora movimientos de todo el cuerpo, desde los pies hasta los dedos. Según la empresa, esta capacidad permite coordinar acciones que antes requerían controlar distintas partes por separado.

La actualización abre la posibilidad de que los robots caminen, se agachen, se estiren y manipulen objetos durante una misma tarea. Esa combinación resulta necesaria para operar en entornos cotidianos con obstáculos y objetos ubicados a diferentes alturas, indica The Verge.

En videos compartidos por Google, el robot humanoide Apollo 2 de Apptronik se agacha para recoger una regadera. También localiza artículos específicos en una estantería y los toma con sus manos.

Las demostraciones muestran un avance en la coordinación física, aunque Google DeepMind reconoce que los robots todavía deben mejorar su velocidad de movimiento. La compañía describe la actualización como un paso importante hacia tareas reales más complejas.

El control de todo el cuerpo también exige que el robot mantenga el equilibrio mientras mueve brazos, piernas y torso. Gemini Robotics 2 busca resolver esa coordinación sin limitarse a movimientos aislados de la parte superior.

Para lectores nuevos en robótica, el concepto de movimiento de todo el cuerpo describe la interacción coordinada entre articulaciones, sensores y manos. No se trata solamente de ejecutar una orden, sino de ajustar el cuerpo a las condiciones del entorno.

Un robot que recoge un objeto desde el suelo debe calcular su postura, flexionar las piernas, extender los brazos y mantener estabilidad. Cada uno de esos pasos puede afectar la ejecución de los demás.

La propuesta de Google DeepMind apunta a que los robots respondan con mayor flexibilidad ante tareas que no ocurren siempre en la misma posición. La estantería, la regadera y otros objetos pueden variar su ubicación dentro de un espacio.

La compañía no presentó estas capacidades como una solución definitiva para la robótica humanoide. Su propio reconocimiento sobre la velocidad indica que el avance en inteligencia artificial aún debe acompañarse de mejoras físicas y operativas.

Manos más hábiles y tareas con varios pasos

Gemini Robotics 2 también mejora la destreza de los robots al admitir manos más complejas y de cinco dedos. Ese cambio amplía la variedad de objetos que pueden sujetar, girar o manipular.

Google DeepMind mostró tareas como sellar una bolsa Ziploc, atar una bolsa de basura y desenroscar un bombillo. Estas acciones demandan presión, coordinación fina y ajustes continuos de los dedos.

Las manos de cinco dedos permiten aproximarse más a la forma en que las personas manipulan objetos domésticos. Sin embargo, la demostración no significa que todos los robots humanoides puedan realizar automáticamente esas tareas.

La compatibilidad depende de la estructura de cada robot, sus sensores y sus grados de libertad. Por esa razón, la adaptación a diferentes plataformas sigue siendo un desafío técnico central.

Google DeepMind también actualizó Gemini Robotics ER, su modelo de razonamiento encarnado. Este sistema de visión y lenguaje ayuda a los robots a analizar el entorno, procesar instrucciones y completar tareas de varios pasos.

La versión Gemini Robotics ER 2 está diseñada para desempeñarse mejor durante periodos prolongados. Además, ahora puede identificar cuándo comienza una tarea y cuándo termina.

Reconocer esos límites permite organizar mejor las acciones de un robot. También puede reducir la confusión cuando una instrucción contiene varias etapas o cuando el entorno cambia durante la ejecución.

La empresa afirmó que Gemini Robotics ER 2 permite que robots de distintos tipos trabajen juntos. En una demostración, Apollo 2 instruye a un robot de dos brazos de Google para colocar herramientas dentro de un contenedor mientras limpia un garaje.

La coordinación entre máquinas introduce una nueva capa de complejidad. Cada robot debe interpretar la actividad del otro y actuar sin obstaculizar sus movimientos.

El ejemplo también muestra una posible división del trabajo entre plataformas con diseños distintos. Un robot puede desplazarse por el espacio, mientras otro utiliza sus brazos para manipular herramientas.

Seguridad, adaptación y operación sin conexión

Google DeepMind calificó Gemini Robotics ER 2 como su modelo de robótica más seguro hasta la fecha. La empresa vinculó esa afirmación con mejoras específicas en la detección de personas cercanas.

El sistema puede activar llamadas a herramientas de seguridad cuando identifica una situación de riesgo. También puede detener el robot de manera segura si una persona se acerca demasiado.

Estas funciones son relevantes porque los robots humanoides están diseñados para compartir espacios con seres humanos. Una máquina que se mueve con brazos y piernas necesita responder ante cambios inesperados en su entorno.

La detección de personas no elimina todos los riesgos de operar un robot. Aun así, representa una capa adicional para evitar que la ejecución de una tarea continúe cuando las condiciones dejan de ser adecuadas.

La actualización también incluye mejoras en el modelo Gemini Robotics en el dispositivo. Este sistema puede ejecutarse localmente dentro de un robot, sin conexión a internet.

El procesamiento local puede ser útil cuando el robot opera en lugares con conectividad limitada. La información necesaria para interpretar instrucciones y responder al entorno no tiene que depender permanentemente de un servicio remoto.

Google DeepMind señaló que el modelo en el dispositivo ahora puede adaptarse más rápido a nuevas encarnaciones. La expresión se refiere a robots con formas, sensores y grados de libertad drásticamente diferentes.

La adaptación entre plataformas es uno de los retos principales para los modelos de robótica. Un sistema entrenado para un diseño específico debe ajustar sus decisiones cuando cambian las articulaciones o la manera de percibir el espacio.

La capacidad de trabajar con robots distintos podría facilitar el desarrollo de aplicaciones más amplias. También permitiría que una misma familia de modelos sirva como base para máquinas con configuraciones físicas diferentes.

El anuncio de Google DeepMind, publicado el jueves y fechado el 30 de julio de 2026, combina avances en movimiento, destreza, razonamiento y seguridad. La información fue reportada por The Verge, que destacó la demostración del robot Apollo 2 de Apptronik.

Gemini Robotics 2 todavía enfrenta limitaciones, especialmente en la velocidad de movimiento. No obstante, la integración de control corporal completo, manos más hábiles, colaboración entre robots y operación local marca una evolución relevante para la robótica impulsada por inteligencia artificial.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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