{"id":13893,"date":"2026-07-31T11:03:55","date_gmt":"2026-07-31T14:03:55","guid":{"rendered":"http:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=13893"},"modified":"2026-07-31T11:03:55","modified_gmt":"2026-07-31T14:03:55","slug":"gemini-robotics-2-permite-que-un-mismo-modelo-controle-humanoides-y-brazos-industriales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=13893","title":{"rendered":"Gemini Robotics 2 permite que un mismo modelo controle humanoides y brazos industriales"},"content":{"rendered":"
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Google DeepMind present\u00f3 Gemini Robotics 2, una nueva familia de modelos de inteligencia artificial dise\u00f1ada para controlar robots humanoides desde los pies hasta las manos. El sistema puede convertir instrucciones y se\u00f1ales visuales en movimientos, permitiendo que una m\u00e1quina camine, se agache, alcance objetos y los manipule mientras mantiene el equilibrio.<\/p>\n

No se trata de un nuevo robot fabricado por Google, sino de una capa de inteligencia adaptable a diferentes plataformas. La compa\u00f1\u00eda dividi\u00f3 el sistema en tres modelos: Gemini Robotics 2, encargado del movimiento; Gemini Robotics ER 2, orientado al razonamiento; y Gemini Robotics On-Device 2, preparado para funcionar localmente en el dispositivo.<\/p>\n

Del movimiento de brazos al control corporal<\/h2>\n

La primera generaci\u00f3n de Gemini Robotics se concentraba principalmente en tareas realizadas sobre una mesa y en el control de la parte superior del cuerpo. La nueva versi\u00f3n ampl\u00eda ese alcance hacia movimientos completos, necesarios para trabajar en habitaciones, f\u00e1bricas y otros espacios dise\u00f1ados para personas.<\/p>\n

En una de las demostraciones, el modelo control\u00f3 el humanoide Apollo 2, de Apptronik. Tras recibir la orden de guardar una regadera, el robot camin\u00f3 hasta una mesa, tom\u00f3 el objeto, se desplaz\u00f3 hacia una estanter\u00eda y lo coloc\u00f3 en un compartimento inferior. Google reconoce, no obstante, que todav\u00eda debe mejorar la velocidad de sus movimientos.<\/p>\n

El mismo modelo fue utilizado con distintas configuraciones del Apollo 2 y con Franka Duo, una plataforma rob\u00f3tica de dos brazos. Esto muestra que parte de lo aprendido puede transferirse entre m\u00e1quinas con cuerpos y herramientas diferentes sin comenzar todo el entrenamiento desde cero.<\/p>\n

\"Gemini
\u00a9 Google DeepMind \u2013 Youtube.<\/figcaption><\/figure>\n

Manos rob\u00f3ticas para tareas m\u00e1s delicadas<\/h2>\n

Uno de los mayores desaf\u00edos de la rob\u00f3tica es conseguir que una m\u00e1quina manipule objetos con la precisi\u00f3n de una persona. Gemini Robotics 2 puede controlar manos de cinco dedos y pinzas industriales para realizar acciones como cerrar bolsas herm\u00e9ticas, hacer nudos, utilizar herramientas o insertar piezas.<\/p>\n

Sin embargo, estas habilidades todav\u00eda est\u00e1n lejos de ser infalibles. En las pruebas de Google, el robot logr\u00f3 desenroscar una bombilla en el 92% de los intentos, pero su rendimiento baj\u00f3 al 44% al atar una bolsa de basura y al 40% al cerrar una bolsa con sello. La propia compa\u00f1\u00eda admite que la manipulaci\u00f3n con varios dedos contin\u00faa siendo especialmente dif\u00edcil.<\/p>\n

Un modelo piensa y otro mueve el cuerpo<\/h2>\n

Gemini Robotics ER 2 act\u00faa como el cerebro de alto nivel. Interpreta las instrucciones humanas, analiza el entorno, divide una tarea en pasos y decide qu\u00e9 herramienta o sistema de movimiento debe utilizar el robot.<\/p>\n

Mientras la m\u00e1quina trabaja, el modelo analiza continuamente el video de sus c\u00e1maras para comprobar cu\u00e1nto ha avanzado, detectar errores y decidir cu\u00e1ndo termin\u00f3 cada acci\u00f3n. Seg\u00fan Google, puede gestionar tareas de varios minutos que requieren cientos de decisiones y corregir un paso sin reiniciar todo el proceso.<\/p>\n

La actualizaci\u00f3n tambi\u00e9n permite que diferentes robots colaboren. Un humanoide podr\u00eda encargarse de alcanzar objetos en espacios adaptados para personas, mientras una plataforma con ruedas transporta materiales o una m\u00e1quina industrial realiza una operaci\u00f3n de precisi\u00f3n. Todos compartir\u00edan informaci\u00f3n para dividir el trabajo y completar una tarea conjunta.<\/p>\n