اتخذت Google DeepMind خطوة كبيرة نحو جعل الروبوتات أكثر ذكاءً واستقلالية مع إطلاق Gemini Robotics On-Device، وهو نظام ذكاء اصطناعي قوي يعمل بالكامل على الروبوت نفسه بدلاً من الاعتماد على السحابة.
تم الكشف عن هذا النموذج المعتمد على الرؤية واللغة والعمل (VLA) في 24 يونيو 2025، ويُعد تقدماً كبيراً في مجال الذكاء الاصطناعي للروبوتات من خلال إلغاء الحاجة للاتصال الدائم بالإنترنت. وتستند هذه التقنية إلى منصة Gemini Robotics التي أطلقتها جوجل في مارس، والتي جلبت قدرات التفكير متعدد الوسائط وفهم العالم الحقيقي للآلات من خلال إطار Gemini 2.0.
يقدم النموذج على الجهاز إمكانيات مذهلة رغم عمله محلياً. ففي اختبارات جوجل، أظهر أداءً قريباً جداً من نموذج Gemini Robotics المعتمد على السحابة، وتفوق على النماذج الأخرى التي تعمل على الجهاز، خاصة في المهام الصعبة خارج نطاق التدريب والتعليمات متعددة الخطوات المعقدة.
وقالت Google DeepMind في إعلانها: "بما أن النموذج يعمل بشكل مستقل عن شبكة البيانات، فهو مفيد للتطبيقات الحساسة للزمن، ويضمن المتانة في البيئات التي تعاني من انقطاع أو انعدام الاتصال".
يُظهر Gemini Robotics On-Device براعة عامة قوية في مختلف سيناريوهات الاختبار. ففي العروض التوضيحية، تمكنت الروبوتات المدعومة بالنموذج من إكمال مهام دقيقة مثل فتح الحقائب بسلاسة وطي الملابس دون الحاجة إلى دعم من السحابة. كما يستطيع النظام فهم الأوامر باللغة الطبيعية والتكيف مع البيئات المتغيرة في الوقت الفعلي.
وتطرح جوجل أيضاً حزمة تطوير برمجيات (SDK) لـ Gemini Robotics لمساعدة المطورين على تقييم وتخصيص النموذج. ومن الجدير بالذكر أن هذا هو أول نموذج VLA تتيحه جوجل للتخصيص الدقيق، مما يسمح للمطورين بتكييفه مع تطبيقات محددة من خلال 50 إلى 100 مثال فقط.
وبعد أن تم تدريب النموذج في البداية على روبوتات ALOHA، قامت جوجل بالفعل بتكييفه ليعمل مع منصات أخرى، بما في ذلك روبوت Franka FR3 ثنائي الذراع وروبوت Apollo البشري من Apptronik. وتشير هذه المرونة إلى إمكانيات واسعة للتطبيق في قطاعات متنوعة مثل التصنيع والرعاية الصحية.
يأتي هذا التطور في ظل احتدام المنافسة في مجال الروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، حيث تعمل شركات مثل Nvidia وHugging Face وRLWRLD جميعها على تطوير نماذج أساسية للروبوتات. وتتصدى جوجل من خلال نهجها القائم على الجهاز لواحدة من أكبر التحديات في المجال، من خلال تمكين الروبوتات من العمل بكفاءة في البيئات التي يصعب أو يستحيل فيها الاتصال بالسحابة.