اتخذت Google DeepMind خطوة كبيرة نحو إدخال قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة إلى الروبوتات الفيزيائية مع إطلاق نموذج Gemini Robotics On-Device، المصمم ليعمل بالكامل على أجهزة الروبوت المحلية.
تم الإعلان عن النظام الجديد في أواخر يونيو 2025، وهو مبني على منصة Gemini Robotics التي تم تقديمها في مارس والتي أدخلت لأول مرة استدلال Gemini 2.0 متعدد الوسائط إلى العالم الفيزيائي. ما يجعل هذا الإصدار الأخير ثورياً هو قدرته على العمل بشكل مستقل عن الاتصال السحابي مع الحفاظ على مستويات أداء مميزة.
وبحسب الإعلان الرسمي من Google DeepMind: "يُظهر Gemini Robotics On-Device براعة عامة قوية وتعميم المهام، كما أنه مُحسَّن ليعمل بكفاءة على الروبوت نفسه". وتمنح هذه الاستقلالية عن الاتصال الشبكي قيمة خاصة للتطبيقات الحساسة للزمن أو البيئات ذات الاتصال المتقطع أو المعدوم.
وفي اختبارات الأداء، تدّعي Google أن النموذج المحلي يقدم أداءً قريباً من نظيره السحابي، متفوقاً على البدائل المحلية الأخرى، خاصة في المهام الخارجة عن التوزيع والتعليمات المعقدة متعددة الخطوات.
ويُظهر النموذج قدرة تكيف ملحوظة، حيث يحتاج فقط إلى 50-100 عرض توضيحي لتعلم مهام جديدة. وبينما تم تدريبه في البداية على روبوتات ALOHA، نجحت Google في تكييفه للعمل مع روبوتات Franka FR3 ذات الذراعين وروبوت Apollo البشري من Apptronik، مما يبرز مرونته عبر منصات روبوتية مختلفة.
وبالتزامن مع النموذج، تطرح Google حزمة تطوير Gemini Robotics SDK لمساعدة المطورين على تقييم التقنية وتخصيصها لتطبيقاتهم الخاصة. وتسمح الحزمة بالاختبار في محاكي الفيزياء MuJoCo من Google، وتوفر أدوات للتكيف السريع مع مجالات جديدة.
ويمثل هذا التطور تقدماً كبيراً في مجال الروبوتات العملية من خلال جلب الذكاء الاصطناعي المتطور مباشرة إلى أجهزة الروبوت. وبينما قد تستغرق التطبيقات الاستهلاكية عدة سنوات للوصول إلى السوق، ترى كارولينا بارادا، رئيسة الروبوتات في Google DeepMind، إمكانات واسعة: "يمكن أن تكون أكثر فائدة في الصناعات التي تتسم بالتعقيد وتتطلب الدقة، أو في البيئات غير الملائمة للبشر. كما يمكن أن تكون مفيدة أيضاً في الأماكن المخصصة للبشر، مثل المنازل."