Google DeepMind ha dado un gran paso hacia la incorporación de capacidades avanzadas de IA en robots físicos con el lanzamiento de Gemini Robotics On-Device, un modelo diseñado para funcionar íntegramente en el hardware local del robot.
El nuevo sistema, anunciado a finales de junio de 2025, se basa en la plataforma Gemini Robotics presentada en marzo, que introdujo por primera vez el razonamiento multimodal de Gemini 2.0 en el mundo físico. Lo que hace revolucionario a este último lanzamiento es su capacidad para operar de manera independiente de la conectividad en la nube, manteniendo al mismo tiempo unos niveles de rendimiento impresionantes.
"Gemini Robotics On-Device muestra una gran destreza de uso general y generalización de tareas, y está optimizado para funcionar de forma eficiente en el propio robot", según el anuncio oficial de Google DeepMind. Esta independencia de la conectividad de red lo hace especialmente valioso para aplicaciones sensibles a la latencia y entornos con conectividad intermitente o nula.
En pruebas de referencia, Google afirma que el modelo en el propio dispositivo ofrece un rendimiento cercano al de su homólogo en la nube, superando a otras alternativas locales, especialmente en tareas complejas fuera de distribución y en instrucciones de varios pasos.
El modelo demuestra una adaptabilidad notable, necesitando solo entre 50 y 100 demostraciones para aprender nuevas tareas. Aunque inicialmente fue entrenado para robots ALOHA, Google ha logrado adaptarlo con éxito para trabajar con robots de doble brazo Franka FR3 y el robot humanoide Apollo de Apptronik, demostrando así su versatilidad en diferentes plataformas robóticas.
Junto al modelo, Google lanza un SDK de Gemini Robotics para ayudar a los desarrolladores a evaluar y personalizar la tecnología para sus aplicaciones específicas. El SDK permite realizar pruebas en el simulador físico MuJoCo de Google y proporciona herramientas para una rápida adaptación a nuevos dominios.
Este desarrollo supone un avance importante en la robótica práctica al llevar la IA sofisticada directamente a los dispositivos robóticos. Aunque las aplicaciones para el consumidor aún podrían tardar años en llegar, Carolina Parada, responsable de robótica en Google DeepMind, ve un gran potencial: "Podrían ser más útiles en industrias donde los entornos son complejos, la precisión es importante y los espacios no están pensados para humanos. Y también podrían ser de ayuda en espacios centrados en las personas, como el hogar."