Google DeepMind、人間型ロボット向け「Gemini Robotics 2」を公開
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Google DeepMind は「物理的 AGI」への重要な一歩として、人間型ロボットに全身知能制御と他機協働能力を持たせた Gemini Robotics 2 を発表し、実証動画で家庭・産業タスクの自律実行を示した。
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AI NEW LABで論点を見るAI深層分析を開く2026年8月8日 00:59
AI深層分析
キーポイント
Gemini Robotics 2 の発表と目的
Google DeepMind はビジョン・言語・行動モデルを人間型ロボットに統合した Gemini Robotics 2 をリリースし、物理システムを通じて現実世界で動作する「物理的 AGI」の実現を目指している。
全身知能制御と自律協働
複数の AI モデルを組み合わせることで、周囲の知覚、多段階タスクの推論、そして全身にわたる協調運動を可能にする「インテリジェント・ホールボディ・コントロール」を実現した。
実証動画での具体的な成果
Apptronik の Apollo 2 ロボットや Sharpa のロボットハンドを用いたデモでは、テレオペレーション、動画演示、シミュレーションを組み合わせた訓練により、ゴミ袋の結縛や電球の取り付けなどのタスクを自律的に完了した。
長期的なビジョン
DeepMind のロボット担当責任者である Carolina Parada は、この技術が「人間ができるあらゆるタスクをロボットが行えるようになる」ことを目指す長期目標であると語った。
ロボットの協働と全体理解の向上
本モデルはロボット間の協力を改善し、失敗からの回復能力を高めることで、個々の部品ではなくロボット全体に対する理解を深める。
重要な引用
"physical AGI" (artificial general intelligence) -- AI that can interact with and operate in the real world through physical systems such as robots, enabling robots, in essence, to perform any physical task a human could do.
"intelligent whole-body control," giving robots the ability to perceive their surroundings, reason through multi-step tasks, and coordinate movement across their entire bodies.
DeepMind's robotics lead, Carolina Parada, has described the tech’s long-term ambition as enabling "a robot to perform any task a human can."
"Robots are physical machines," he said. "They may be strong, and they may be heavy. People working with these machines, and people encountering them out in the world, need to be confident that these machines are safe."
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編集コメント
Google DeepMind が公開した Gemini Robotics 2 は、ロボットが物理世界で自律的に動作するための基盤技術として注目される。実証動画で見られるタスク実行能力は、産業用および家庭用ロボットの将来像を具体化するものであり、開発者や投資家にとって重要な指標となる。
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Google DeepMind は、人型ロボットに実装されたビジョン・言語・アクションモデルの最新バージョン「Gemini Robotics 2」をリリースしました。
同社はブログ記事で、今回の発表は「物理的 AGI(汎用人工知能)」への重要な一歩だと述べています。これは、ロボットなどの物理システムを通じて現実世界と相互作用し操作できる AI のことで、本質的には人間ができるあらゆる物理作業をロボットに実行可能にするものです。
複数の AI モデルを組み合わせることで、DeepMind が「インテリジェント・ホールボディ・コントロール」と呼ぶ機能を実現。これにより、ロボットは周囲の状況を認識し、多段階のタスクを推論し、全身の動きを調整できるようになります。
このシステムに統合されたロボット同士も連携して作業することが可能です。
DeepMind のロボティクス責任者である Carolina Parada 氏は、同技術の長期的な目標として「人間ができるあらゆる作業をロボットが実行できること」を挙げています。
先週公開されたデモ動画では、テレオペレーション、動画デモンストレーション、シミュレーションを組み合わせて訓練された Apptronik の Apollo 2 ロボットや Sharpa のロボットハンドが、ゴミ袋の縛り上げや電球の取り付けといった家庭用・産業用のタスクを自律的に完了する様子が映し出されています。
Forrester のアナリスト、ポール・ミラー氏は、今回の発表が Google の過去のロボット研究を踏襲するものだと指摘。具体的には、ロボット間の連携強化や、失敗した動作からの回復支援、そしてアームやグリッパーといった個々の部品に焦点を当てるのではなく、ロボット全体を理解できるモデルへと進化させた点を評価しています。
しかし、ロボットの「脳」と「体」の格差を埋めるような画期的な飛躍には、それ自体が持つリスクも伴います。
「ロボットは物理的な機械です。強力であり、重たいこともあります。これらの機械と作業する人々や、屋外で遭遇する人々が、機械の安全性に確信を持てる必要があります」とミラー氏は語ります。
彼は、センサーや電源システムに不具合が生じた際にロボットが安全に停止できる仕組みの確保など、課題を指摘。人間と共に広く展開されるためには、堅牢な安全対策 の実証が不可欠だと論じました。
「ロボットを実際に人間と共に運用する前に、安全性の根拠は説得力を持って証明されなければなりません」と彼は強調します。
一方、Google が目指す物理的な AGI(汎用人工知能)の実現については、ミラー氏は現時点での約束事はいまだ「理想に過ぎない」と述べています。
「いずれ人間が何ができるか、あらゆる環境でロボットも同じことができるようになる——それは妥当な研究目標ではあるが、我々はまだその域には遠く及んでいない」と同氏は語る。
現時点では、物理的 AI(Physical AI)は工場や倉庫といった管理された環境において価値を発揮すると予測している。関連記事:FCC Blocks Chinese Humanoid Robot Imports, Citing Security Risks
「物理的 AI は、従来の自動化よりも適応性や柔軟性に優れているかもしれない。しかし、リスクを最小限に抑え、不確実性を減らし、稼働率を最大化できる環境では、依然として自動化の導入が容易で安価だ」と同氏は説明する。「工場や倉庫は騒音が激しく、汚く、混沌としている場合もあるが、家庭環境と比べればロボットにとっては圧倒的に単純な世界なのだ」
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Google DeepMind has released Gemini Robotics 2, the latest version of its vision-language-action model embodied in a humanoid robot.
In a blog post, the vendor said the launch is a significant step toward “physical AGI” (artificial general intelligence) -- AI that can interact with and operate in the real world through physical systems such as robots, enabling robots, in essence, to perform any physical task a human could do.
By combining multiple AI models, the system enables what DeepMind calls “intelligent whole-body control,” giving robots the ability to perceive their surroundings, reason through multi-step tasks, and coordinate movement across their entire bodies.
Robots integrated with the system can also collaborate with other robots.
DeepMind's robotics lead, Carolina Parada, has described the tech’s long-term ambition as enabling "a robot to perform any task a human can."
Video demonstrations released last week show Apptronik’s Apollo 2 robot and robotic hands from Sharpa autonomously completing household and industrial tasks such as tying trash bags or screwing in lightbulbs, after being trained using a combination of teleoperation, video demonstrations and simulation.
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Paul Miller, an analyst at Forrester, said the launch builds on Google's earlier robotics work by improving collaboration between robots, helping machines recover from failed actions and giving the model a better understanding of an entire robot rather than focusing only on individual components such as an arm or gripper.
Yet such a significant leap to bridge the gap between the robotic brain and body comes with its own risks.
“Robots are physical machines,” he said. “They may be strong, and they may be heavy. People working with these machines, and people encountering them out in the world, need to be confident that these machines are safe.”
He pointed to challenges, including ensuring robots fail safely if sensors or power systems malfunction, arguing that widespread deployment alongside humans will depend on demonstrating robust safety safeguards.
“Before robots can really be deployed alongside people, the safety case must be convincingly and believably proven,” he said.
As for Google’s mission to attain physical AGI, Miller says that for now the promise remains “aspirational.”
“A robot that can eventually do anything a human can, in any environment, may be a reasonable research goal, but it’s one we’re nowhere near,” he said.
For now, he said he expects physical AI to deliver value in controlled environments such as factories and warehouses.
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“Physical AI may be adaptable and more flexible than previous forms of automation, but it’s still easier and cheaper to deploy automation in environments where you can minimize risk, minimize uncertainty, and maximize utilization,” he said. “A factory or warehouse may be noisy, dirty, or chaotic, but it’s an awful lot simpler for a robot than a domestic environment.”
About the Author
Contributing Writer
Scarlett Evans is a freelance writer with a focus on emerging technologies and the minerals industry. Previously, she served as assistant editor at IoT World Today, where she specialized in robotics and smart city technologies. Scarlett also has a background in the mining and resources sector, with experience at Mine Australia, Mine Technology and Power Technology. She joined Informa in April 2022 before transitioning to freelance work.
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