Google DeepMind ha presentado Gemini Robotics 2, una nueva versión de su modelo de inteligencia artificial diseñada para controlar todo el cuerpo de un robot humanoide. Según The Verge, el sistema puede coordinar movimientos desde los pies hasta los dedos de las manos, superando el alcance de la versión anterior, centrada principalmente en la parte superior del cuerpo. Esta ampliación incrementa la variedad de tareas potencialmente realizables al integrar desplazamiento, equilibrio y manipulación en una única secuencia.

El avance técnico reside en la capacidad de gestionar acciones que implican simultáneamente distintas partes del robot. Gemini Robotics 2 permite a los humanoides caminar, agacharse, estirarse y manipular objetos. En términos operativos, el modelo debe relacionar la posición corporal con la trayectoria de los brazos y el agarre de las manos. Esta coordinación resulta necesaria cuando un objeto está cerca del suelo, fuera del alcance inmediato o situado en una estantería.

Las demostraciones publicadas por Google utilizan Apollo 2, el robot humanoide desarrollado por Apptronik. En un vídeo, la máquina se inclina para recoger una regadera; en otro, identifica y retira determinados artículos de una estantería, incluido un guante de béisbol. The Verge presenta estos ejemplos a partir de los materiales facilitados por la empresa. El contenido disponible no incluye pruebas independientes, comparaciones con modelos competidores ni mediciones cuantitativas del rendimiento.

Sin embargo, la movilidad sigue siendo un área incompleta. Google DeepMind ha reconocido que los robots todavía deben mejorar la velocidad de sus movimientos, aunque considera esta actualización un paso importante hacia tareas reales más complejas. El aspecto estratégico es la transición de gestos aislados a trabajos en los que la máquina debe desplazarse, cambiar de postura e interactuar con el entorno sin interrumpir la continuidad de la acción.

Además de la coordinación general, el nuevo modelo mejora la destreza. Gemini Robotics 2 puede controlar manos articuladas de cinco dedos, necesarias para operaciones en las que no basta con agarrar un objeto. Entre los ejemplos mencionados figuran cerrar una bolsa con un cierre a presión, hacer un nudo en una bolsa de basura y desenroscar una bombilla. Aunque son actividades diferentes, todas requieren regular la fuerza del agarre y coordinar movimientos precisos.

El anuncio también incluye Gemini Robotics ER 2, una actualización del modelo de razonamiento integrado que combina capacidades visuales y lingüísticas. Su función consiste en analizar el entorno del robot, procesar instrucciones y organizar tareas complejas divididas en varias fases. Según Google DeepMind, la nueva versión puede mantener actividades durante periodos más prolongados, un factor importante para pasar de una operación individual a procesos formados por acciones consecutivas.

ER 2 también sería capaz de reconocer cuándo comienza y termina una tarea. Esta función incorpora un nivel de gestión diferente de la simple ejecución mecánica: el robot debe interpretar el objetivo, determinar qué pasos siguen pendientes y decidir cuándo se ha alcanzado el resultado solicitado. No obstante, la fuente no indica la duración máxima de las pruebas ni el porcentaje de éxito logrado en las secuencias más extensas.

Otro avance se refiere a la coordinación entre robots con características diferentes. De acuerdo con la compañía, la actualización permite que varias máquinas colaboren para completar una tarea. En una demostración, Apollo 2 indica a un robot de Google equipado con dos brazos que coloque varias herramientas en un recipiente durante la limpieza de un garaje. El ejemplo desplaza la atención desde el control de un único humanoide hacia la distribución del trabajo entre plataformas especializadas.

En materia de gobernanza, Google DeepMind describe Gemini Robotics ER 2 como su modelo robótico más seguro hasta la fecha. Se trata de una valoración de la propia empresa: el texto recogido por The Verge termina antes de explicar posibles medidas técnicas y no permite conocer métricas, protocolos o criterios comparativos. Por tanto, no hay información suficiente para evaluar cómo se ha verificado la seguridad ni qué riesgos operativos están cubiertos.

El panorama presentado refleja una ampliación de capacidades, pero todavía no una adopción comercial documentada. La fuente no ofrece información sobre clientes, costes, fechas de disponibilidad o aplicaciones industriales, ni datos que permitan medir la fiabilidad fuera de las demostraciones corporativas. Quedan por aclarar, sobre todo, la velocidad de los movimientos, la continuidad durante actividades prolongadas y las reglas que permitirán coordinar varios robots en entornos reales.