Google DeepMind hat Ende Juli mit Gemini Robotics 2 ein neues Robotik-Foundation-Model vorgestellt, das eine umfassende Steuerung humanoider Systeme ermöglicht. Bei der am 30. Juli präsentierten Software-Suite handelt es sich um das erste KI-Modell-Paket, das einen vollständigen humanoiden Roboter von den Füßen bis zu den Fingerspitzen steuern kann. Die Veröffentlichung markiert einen bedeutenden Schritt in der Entwicklung autonomer Maschinen, die komplexe physische Aufgaben in unstrukturierten Umgebungen bewältigen sollen.
Modulare Architektur für Planung und Ausführung
Die neue Suite umfasst drei spezialisierte Modelle, die unterschiedliche Aspekte der Robotersteuerung abdecken. Das Kernmodell Gemini Robotics 2 (VLA) fungiert als Vision-Language-Action-Modell für die direkte Bewegungssteuerung. Ergänzt wird es durch ER 2, das für die übergeordnete Planung und die Koordination zwischen mehreren Robotern zuständig ist. Das dritte Modell, On-Device 2, ist für den lokalen Einsatz auf der Hardware konzipiert. Laut Entwicklerangaben zeichnet es sich durch eine hohe Anpassungsfähigkeit aus und kann mit weniger als 200 Beispielen auf neue Aufgaben trainiert werden.
Das Modell ER 2 übernimmt dabei die Rolle des zentralen Steuerungselements, das Aktionen plant und die VLA-Modelle orchestriert. In Leistungsprüfungen unter Verwendung des ASIMOV-Agentic Benchmarks erreichte ER 2 ein Fortschrittsverständnis von 57,4 Prozent und eine Genauigkeit von 91,3 Prozent beim sogenannten Moment-Finding. Die mittlere absolute Distanz bei der zeitlichen Einordnung von Aktionen wurde mit 0,96 Sekunden angegeben. Zudem verfügt ER 2 über integrierte Sicherheitsfunktionen, die es dem System ermöglichen, Personen im Arbeitsumfeld zu erkennen und den Roboter bei Bedarf zu stoppen.
Integration taktiler Sensorik und Hardware-Tests
Zur Verifikation der Softwarefähigkeiten wurde die taktile KI-Hand Sharpa Wave eingesetzt. Diese Hardware verfügt über 22 Freiheitsgrade und ist mit mehr im 1.000 taktilen Sensoren ausgestattet. Als Testplattform diente der Roboter Apollo 2 des Herstellers Apptronik. In praktischen Versuchsreihen demonstrierte das Gesamtsystem die Ausführung verschiedener Tätigkeiten, wie das Platzieren einer Wasserkanne, das Binden eines Müllsacks sowie das Wechseln einer Glühbirne.
Die statistischen Auswertungen der Testläufe zeigen jedoch deutliche Unterschiede im Schwierigkeitsgrad der Aufgaben. Während das Herausdrehen einer Glühbirne eine Erfolgsquote von 92 Prozent erreichte, sank dieser Wert beim Wiedereinsetzen auf 36 Prozent – eine Differenz von 56 Prozentpunkten. Das Binden eines Müllsacks gelang in 44 Prozent der Versuche, während die Handhabung einer Kehrschaufel mit 32 Prozent und das Verschließen eines Ziplock-Beutels mit 40 Prozent verzeichnet wurden.
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Weitere Daten belegen die Präzision beim Greifen in verschiedenen Umgebungen: Das Aufheben von Gegenständen von einem Tisch gelang in 68,4 Prozent der Fälle, vom Boden in 45,7 Prozent und aus einem Regal in 76,3 Prozent der Versuche. Bei der Verwendung eines Zwei-Finger-Greifers wurden Erfolgsraten von 74,2 Prozent beim Pick-and-Place-Verfahren sowie 89,6 Prozent bei der Präzisionseinführung erreicht.
Verfügbarkeit und Branchenkontext
Google DeepMind verfolgt bei der Bereitstellung der Technologie eine geteilte Strategie. Während das Planungsmodell ER 2 über die Gemini API und das Google AI Studio für Entwickler zugänglich gemacht wird, bleibt der Zugang zum physischen Steuerungsmodell (VLA) beschränkt und wird nur kontrolliert freigegeben.
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Flankiert wird die Entwicklung durch Fortschritte auf der Hardwareseite. Das Unternehmen Sharpa, das 2024 von Mitgründern des Sensorherstellers Hesai gegründet wurde, bereitet derzeit eine Expansion vor. Für den laufenden Monat August ist eine Partnerschaft mit dem Unternehmen DQ in Shanghai geplant, um autonome Roboterdienstleistungen im städtischen Raum zu etablieren.
