Google DeepMindがロボット向けAI「Gemini Robotics 2.5」を提供

Google DeepMindは、ロボット向けAIモデル「Gemini Robotics 2.5」を発表しました。
道具の使用や柔らかい物体の操作に対応し、ロボット開発パートナーへの提供を始めました。
Mercedes-Benzの工場では、部品準備作業で96%の成功率を達成しました。

記事の概要

Gemini Robotics 2.5は、画像と言語からロボットの動作を制御するVLAモデルです。
トングで料理を取り分ける、リボンを結ぶ、ピペットで液体を扱う作業などを検証しました。
200以上の作業で、従来の比較基準に対して成功率が30～100%向上しました。
作業の所要時間は、作業の種類に応じて20～30%短縮したということです。
Apptronikのヒューマノイド「Apollo 2」や、Franka Duoなど複数のロボットに対応します。
Mercedes-Benzのハンガリー・ケチケメート工場とドイツ・ジンデルフィンゲン工場で実環境を検証しました。
作業工程の管理にはGemini Robotics ERを使い、手や腕の制御にはGemini Robotics 2.5を使いました。
安全に作業を完了できる割合は、障害物のある環境で33%、人が近くにいる環境で43%向上したということです。

記事のポイント

1. 200以上の作業を検証： トングやリボン、ピペットなどを使う作業で、成功率と所要時間を従来基準と比較しました。
2. 自動車工場で96%達成： Mercedes-Benzの2工場でApollo 2を稼働中のラインに投入し、部品を順序どおりに並べました。
3. 安全制御を強化： 推論時に動作を誘導し、障害物や近くにいる人をリアルタイムで回避する機能を強化しました。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 自社ラインでは、まず部品準備のように手順を定義しやすく身体的負担の大きい作業を選び、成功率だけでなく人との協働時の安全性まで検証する必要がありそうです。
• ロボット開発企業： 複数機種に対応するモデルの提供により、ハードウェア単体の差別化だけでなく、道具や柔らかい物体を扱う制御性能、既存工程への組み込みやすさが競争軸になる可能性があります。
• 製造現場の管理者： 単調な部品準備を自動化できれば、作業員を複雑な組み立てへ振り向ける運用を検討できます。導入時は工程管理と手先制御の役割分担も設計することになりそうです。

このニュースの背景

ロボットが扱う対象は、部品のような定型物だけでなく、リボンや液体など形状や状態が変わりやすい物体にも広がっています。
今回の検証では、工場の稼働中ラインで実作業に投入し、モデル性能を実環境で確かめています。
工程全体の管理と手や腕の制御に異なるモデルを使い分け、シミュレーションやデジタルツインも学習データの補完に用いています。

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