Google DeepMindが新世代のロボットAIモデル「Gemini Robotics On-Device」を発表し、業界で大きな話題を呼んでいます。このモデルは完全なローカル環境での動作、強力なタスク適応能力、および低サンプル学習の特徴により、ロボットAI技術の新たな突破を示しています。AIbaseが最新のネットワーク情報を整理し、このモデルのイノベーションとロボット産業への潜在的な影響について詳しく解説します。

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完全なローカル環境での動作：クラウドに依存しない

Gemini Robotics On-Deviceの最大の特徴は、ロボットの内部ハードウェア上で完全に動作することです。これはクラウド計算リソースに依存する必要がなく、従来のクラウドロボットが抱えていた遅延や接続の不安定さといった問題を解決します。特に、工場、倉庫、または離れた地域など、ネットワーク環境が制限されている場面において非常に有効です。同社によると、このモデルはローカルで動作してもクラウド版のGeminiモデルに近い性能を発揮しており、高い計算効率と信頼性を備えています。

多タスク対応：ジッパーを引くことから服を畳むことまで

このモデルは視覚、言語、動作制御を統合しており、優れたマルチモーダル能力を持っています。自然言語による指示を通じて人間の意図を理解し、正確なロボットの動作に変換できます。デモでは、ジッパーを引いたり、液体を注いだり、服を畳んだりする複雑なタスクを成功させました。また、見たことがない状況でも高いパフォーマンスを発揮しており、例えば工場ラインでの組み立て作業も可能です。Google DeepMindによると、このモデルは二本腕ロボット（Franka FR3やApollo人形ロボットなど）で特に優れた性能を発揮しており、汎用的な機敏性とタスクの汎化能力を示しています。

低サンプル学習：50〜100回の実演で操作可能

Gemini Robotics On-Deviceのもう一つの革新点は、その低サンプル学習能力です。開発者はわずか50〜100回のタスク実演だけで、ロボットが新しいタスクに迅速に対応できるようにできます。この効率的な微調整は、Gemini2.0のアーキテクチャを基盤とし、強力な視覚認識、意味理解、行動生成能力を組み合わせたものです。Google DeepMindは、Gemini Robotics SDKを公開しており、開発者はMuJoCo物理シミュレーターでモデルをテストでき、さらに「信頼できるテスター」プログラムを通じて開発権を得ることができます。これにより、ロボットAIの導入障壁が大きく低下しました。

業界の将来：ロボットの応用を再定義

Gemini Robotics On-Deviceの登場は、ロボットAIが「利用可能・導入可能・汎化可能」な段階へと進化したことを示しています。ローカル環境での動作と低サンプル学習の特徴により、企業の導入コストを大幅に削減し、製造業、物流、セキュリティなどの分野でのロボット技術の広範な適用を促進します。ただし、複雑な環境下での汎化能力や安全性についてはさらなる検証が必要です。AIbaseは、Google DeepMindが継続的に最適化を進めることで、この技術がロボット業界の未来を変える可能性があると考えています。