Google DeepmindのGemini Robotics-ER 1.6がロボットの計画・知覚能力を向上
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Google Deepmindが、ロボットの計画・知覚能力を強化するGemini Robotics-ER 1.6を発表した。計測機器の読み取り能力も向上している。
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Google Deepmindは、ロボットにおける具現化推論（embodied reasoning）のためのアップグレード版モデル「Gemini Robotics-ER 1.6」をリリースした。これは高レベルの思考層として機能し、ロボットが周囲を理解しタスクを自律的に計画するのを支援する。必要に応じてGoogle Searchやビジョン・ランゲージ・アクションモデル（vision-language-action models）などのツールを活用する。Deepmindによると、新バージョンは物体の指し示し、カウント、タスク実行の成功認識において、Gemini Robotics-ER 1.5およびGemini 3.0 Flashの両方を上回る性能を示している。
Boston Dynamicsとの共同開発による、圧力計や視察鏡などの計器の読み取り機能も大幅に強化された。このモデルはエージェント型画像処理（agentic image processing）とコード実行を組み合わせる：表示の小さな詳細を捉えるためにズームインし、指し示し機能とコードを用いて比率や距離のスケールを計算した上で、世界知識を適用して数値を読み取る。Boston DynamicsのSpot robotは、この機能をシステム点検に使用していると報告されている。
本モデルはGemini APIおよびGoogle AI Studioを通じて利用可能であり、開発者向けにはColabのサンプルも提供されている。
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Google Deepmind has released Gemini Robotics-ER 1.6, an upgraded model for embodied reasoning in robots. It acts as a high-level thinking layer that helps robots understand their surroundings and plan tasks on their own, tapping tools like Google Search or vision-language-action models when needed. Deepmind says the new version beats both Gemini Robotics-ER 1.5 and Gemini 3.0 Flash at pointing to objects, counting, and recognizing successful task execution.
Reading instruments like pressure gauges and sight glasses, a capability developed with Boston Dynamics, has also seen a major boost. The model pairs agentic image processing with code execution: it zooms in to catch small display details, uses pointing functions and code to calculate proportions and scale distances, then applies world knowledge to interpret the reading. Boston Dynamics' Spot robot reportedly uses the feature for system inspections.
The model is available through the Gemini API and Google AI Studio, with a Colab example for developers.
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