Gemini Robotics: Portare l'Intelligenza Artificiale nel Mondo Fisico

Gemini Robotics: Bringing AI into the Physical World

March 25, 2025

Autori: Gemini Robotics Team, Saminda Abeyruwan, Joshua Ainslie, Jean-Baptiste Alayrac, Montserrat Gonzalez Arenas, Travis Armstrong, Ashwin Balakrishna, Robert Baruch, Maria Bauza, Michiel Blokzijl, Steven Bohez, Konstantinos Bousmalis, Anthony Brohan, Thomas Buschmann, Arunkumar Byravan, Serkan Cabi, Ken Caluwaerts, Federico Casarini, Oscar Chang, Jose Enrique Chen, Xi Chen, Hao-Tien Lewis Chiang, Krzysztof Choromanski, David D'Ambrosio, Sudeep Dasari, Todor Davchev, Coline Devin, Norman Di Palo, Tianli Ding, Adil Dostmohamed, Danny Driess, Yilun Du, Debidatta Dwibedi, Michael Elabd, Claudio Fantacci, Cody Fong, Erik Frey, Chuyuan Fu, Marissa Giustina, Keerthana Gopalakrishnan, Laura Graesser, Leonard Hasenclever, Nicolas Heess, Brandon Hernaez, Alexander Herzog, R. Alex Hofer, Jan Humplik, Atil Iscen, Mithun George Jacob, Deepali Jain, Ryan Julian, Dmitry Kalashnikov, M. Emre Karagozler, Stefani Karp, Chase Kew, Jerad Kirkland, Sean Kirmani, Yuheng Kuang, Thomas Lampe, Antoine Laurens, Isabel Leal, Alex X. Lee, Tsang-Wei Edward Lee, Jacky Liang, Yixin Lin, Sharath Maddineni, Anirudha Majumdar, Assaf Hurwitz Michaely, Robert Moreno, Michael Neunert, Francesco Nori, Carolina Parada, Emilio Parisotto, Peter Pastor, Acorn Pooley, Kanishka Rao, Krista Reymann, Dorsa Sadigh, Stefano Saliceti, Pannag Sanketi, Pierre Sermanet, Dhruv Shah, Mohit Sharma, Kathryn Shea, Charles Shu, Vikas Sindhwani, Sumeet Singh, Radu Soricut, Jost Tobias Springenberg, Rachel Sterneck, Razvan Surdulescu, Jie Tan, Jonathan Tompson, Vincent Vanhoucke, Jake Varley, Grace Vesom, Giulia Vezzani, Oriol Vinyals, Ayzaan Wahid, Stefan Welker, Paul Wohlhart, Fei Xia, Ted Xiao, Annie Xie, Jinyu Xie, Peng Xu, Sichun Xu, Ying Xu, Zhuo Xu, Yuxiang Yang, Rui Yao, Sergey Yaroshenko, Wenhao Yu, Wentao Yuan, Jingwei Zhang, Tingnan Zhang, Allan Zhou, Yuxiang Zhou

cs.AI

Abstract

I recenti progressi nei modelli multimodali di grandi dimensioni hanno portato all'emergere di capacità generaliste straordinarie nei domini digitali, ma la loro trasposizione in agenti fisici come i robot rimane una sfida significativa. Questo rapporto introduce una nuova famiglia di modelli di IA progettati specificamente per la robotica e costruiti sulle fondamenta di Gemini 2.0. Presentiamo Gemini Robotics, un avanzato modello generalista Visione-Linguaggio-Azione (VLA) in grado di controllare direttamente i robot. Gemini Robotics esegue movimenti fluidi e reattivi per affrontare un'ampia gamma di compiti di manipolazione complessi, dimostrando robustezza rispetto a variazioni nei tipi e nelle posizioni degli oggetti, gestendo ambienti non visti e seguendo istruzioni diverse e a vocabolario aperto. Mostriamo che, con un ulteriore affinamento, Gemini Robotics può essere specializzato per nuove capacità, tra cui la risoluzione di compiti a lungo termine e altamente destrorsi, l'apprendimento di nuovi compiti a breve termine da appena 100 dimostrazioni e l'adattamento a incarnazioni robotiche completamente nuove. Ciò è reso possibile perché Gemini Robotics si basa sul modello Gemini Robotics-ER, il secondo modello che introduciamo in questo lavoro. Gemini Robotics-ER (Ragionamento Incorporato) estende le capacità di ragionamento multimodale di Gemini nel mondo fisico, con una comprensione spaziale e temporale potenziata. Ciò abilita capacità rilevanti per la robotica, tra cui il rilevamento di oggetti, il puntamento, la previsione di traiettorie e prese, nonché la corrispondenza multi-vista e la previsione di bounding box 3D. Mostriamo come questa combinazione innovativa possa supportare una varietà di applicazioni robotiche. Discutiamo e affrontiamo inoltre importanti considerazioni sulla sicurezza relative a questa nuova classe di modelli di base per la robotica. La famiglia Gemini Robotics rappresenta un passo significativo verso lo sviluppo di robot a scopo generale che realizzano il potenziale dell'IA nel mondo fisico.

English

Recent advancements in large multimodal models have led to the emergence of remarkable generalist capabilities in digital domains, yet their translation to physical agents such as robots remains a significant challenge. This report introduces a new family of AI models purposefully designed for robotics and built upon the foundation of Gemini 2.0. We present Gemini Robotics, an advanced Vision-Language-Action (VLA) generalist model capable of directly controlling robots. Gemini Robotics executes smooth and reactive movements to tackle a wide range of complex manipulation tasks while also being robust to variations in object types and positions, handling unseen environments as well as following diverse, open vocabulary instructions. We show that with additional fine-tuning, Gemini Robotics can be specialized to new capabilities including solving long-horizon, highly dexterous tasks, learning new short-horizon tasks from as few as 100 demonstrations and adapting to completely novel robot embodiments. This is made possible because Gemini Robotics builds on top of the Gemini Robotics-ER model, the second model we introduce in this work. Gemini Robotics-ER (Embodied Reasoning) extends Gemini's multimodal reasoning capabilities into the physical world, with enhanced spatial and temporal understanding. This enables capabilities relevant to robotics including object detection, pointing, trajectory and grasp prediction, as well as multi-view correspondence and 3D bounding box predictions. We show how this novel combination can support a variety of robotics applications. We also discuss and address important safety considerations related to this new class of robotics foundation models. The Gemini Robotics family marks a substantial step towards developing general-purpose robots that realizes AI's potential in the physical world.