Googles DeepMind stellt neue Roboter-KI vor, die jetzt den ganzen Körper steuert – von den Füßen bis zu den Fingerspitzen

Wichtigste Punkte

• Google DeepMind hat Gemini Robotics 2 am Donnerstag veröffentlicht und die KI des Roboters aktualisiert, um den ganzen Körper eines Humanoids zu steuern, nicht nur die obere Hälfte.
• Das Modell steuert jetzt fünffingerige Roboterhände mit der Präzision, um einen Müllbeutel zuzubinden, einen Gefrierbeutel zu verschließen oder eine Glühbirne abzuschrauben.
• Ein begleitendes Modell, Gemini Robotics ER 2, ermöglicht Robotern unterschiedlicher Bauarten, gemeinsam an Aufgaben zu arbeiten.
• Google gibt an, dass das Sicherheitssystem jetzt Menschen in der Nähe erkennen und einen Roboter stoppen kann, wenn jemand zu nah herankommt.
• Eine On-Device-Version läuft ohne Internetverbindung und kann sich an Roboter mit sehr unterschiedlichen Körperformen anpassen.

Bislang teilte Googles DeepMind-Roboter-KI einem humanoiden Gerät nur mit, was es mit seinen Armen und Händen tun sollte. Der Rest des Körpers war weitgehend auf sich allein gestellt.

Gemini Robotics 2 ändert das. Das am Donnerstag vorgestellte neue Modell kontrolliert die ganze Maschine, von der Art, wie sie ihre Füße setzt, bis zu der Art, wie sie ihre Finger krümmt. Google nennt dies „Ganzkorperkoordination", und im Klartext bedeutet das, dass ein Roboter nun in einer koordinierten Abfolge in die Hocke gehen, gehen, tief greifen und einen Gegenstand erfassen kann.

Was können die Roboter jetzt eigentlich tun?

Mehr als vorher, aber noch nicht alles. Demovideos zeigen, wie der Apollo 2 Roboter von Apptronik sich bückt, um eine Gießkanne aufzuheben und ein Regal scannt, um ein bestimmtes Objekt zu finden.

Die Handarbeit ist das Detail, das Aufmerksamkeit verdient. Frühere Versionen des Modells steuerten einfachere Greiferhand-Ausführungen. Gemini Robotics 2 unterstützt vollständige fünffingerige Hände, was Aufgaben ermöglicht, die eine Kniff- oder Drehbewegung erfordern: einen Gefrierbeutel verschließen, einen Müllbeutel verknoten, eine Glühbirne aus ihrer Fassung entfernen. Dies sind die Arten von kleinen Handbewegungen, die Roboter in der Vergangenheit historisch besiegt haben.

Google ist ehrlich, dass die Geschwindigkeit immer noch eine Schwachstelle ist. Das Unternehmen sagt, dass seine Roboter „bei der Bewegungsgeschwindigkeit noch Fortschritte erzielen müssen", was eine höfliche Art ist zu sagen, dass sie nach menschlichen Maßstäben immer noch langsam sind.

Was ist das ER-Modell und warum ist es wichtig?

Gemini Robotics ER 2 ist die „Reasoning"-Schicht, ein Vision-Language-Modell, das Robotern ermöglicht, ihre Umgebung zu lesen, gesprochene oder schriftliche Anweisungen zu folgen und mehrstufige Aufgaben über längere Zeit auszuführen.

Das praktische Upgrade hier ist die Aufgabenbewusstsein. Die vorherige Version konnte verwirrt werden, wo ein Job endete und ein anderer begann. Die neue Version versteht nach Angaben von Google jetzt „wann Aufgaben beginnen und enden". Das klingt klein. In einem Lager- oder Küchensetting ist es tatsächlich erheblich.

ER 2 ermöglicht auch die Zusammenarbeit verschiedener Robotertypen. Ein Video zeigt Apollo 2 dabei, wie er einen separaten zweiarmigen Roboter anweist, Werkzeuge in einen Behälter zu sortieren. Zwei Maschinen, unterschiedliche Bauarten, eine gemeinsame Aufgabe.

Sollten Menschen, die in der Nähe von Robotern arbeiten, besorgt sein?

Google sagt, dass Gemini Robotics ER 2 sein sicherstes Robotik-Modell bisher ist. Das System kann erkennen, wenn eine Person zu nah herankommt, und stoppt den Roboter, bevor es zu Kontakt kommt.

Das ist eine grundlegende Sicherheitsfunktion, keine vollständige Antwort auf Fragen der Arbeitssicherheit. Aber es ist ein bedeutender Schritt, besonders wenn diese Maschinen ihre ganzen Körper in gemeinsamen Räumen zu bewegen beginnen.

Das On-Device-Modell, das lokal ohne Internetverbindung läuft, kann sich jetzt schneller anpassen, wenn es in einen Roboter mit einer anderen Körperform oder Sensorausstattung eingebaut wird. Dies macht es für Hersteller einfacher, die Software in neue Hardware einzubauen, ohne wieder bei Null anzufangen.

Ein ehrlicher Fazit: Wenn Ihr Job wiederholte manuelle Aufgaben in einer strukturierten Umgebung beinhaltet, werden diese Roboter alle paar Monate fähiger. Sie ersetzen morgen nicht erfahrene Handwerker, aber es lohnt sich, Ihre Aufmerksamkeit darauf zu richten, wie schnell die Lücke bei der Handfertigkeit schließt.