LONDON (IT BOLTWISE) – Google stellt mit „Gemini Robotics 2“ eine neue Generation seiner KI-gestützten Robotersteuerung vor. Das Update kombiniert ein Embodied-Reasoning-Modell, das Live-Video aus Kameras auswertet, mit nachgelagerten Action-Modellen für präzisere Bewegungen. Besonders wichtig ist dabei ein neuer Sicherheits-Benchmark, der prüft, ob ein Roboter in kritischen Situationen unsichere oder gefährliche Aktionen stoppt. Für Entwickler wird zudem ein Teil der Architektur über die Gemini Live API zugänglich gemacht.
Mit „Gemini Robotics 2“ rückt Google deutlich näher an das Konzept des Generalisten-Roboters heran: Ein Bot soll nicht nur vorab fest verdrahtete Handgriffe ausführen, sondern auch in einem sich verändernden Umfeld Aufgaben Schritt für Schritt verfolgen. In der Praxis heißt das vor allem, dass das System über mehrere Teilschichten nicht nur „versteht“, was verlangt ist, sondern auch kontinuierlich überprüft, ob die Ausführung gerade den Erwartungen entspricht. Das ist ein anderer Ansatz als bei klassischen Industrierobotern, die für klar umrissene Arbeitszonen optimiert sind und Abweichungen eher über Sensorik und Regelwerke behandeln.
Den Kern des 2.0-Updates bildet ein verbessertes Embodied-Reasoning-Modell: Gemini Robotics ER 2. Google DeepMind beschreibt das Modell als spürbaren Sprung gegenüber der zuvor genannten 1.6-Version und bindet es in die Gemini Live API ein. Technisch eingeordnet ist ER 2 als Vision-Language-Model (VLM), das Anweisungen und die visuelle Umgebung miteinander verknüpft. Der Unterschied, der im Alltag am meisten zählt, ist die Fähigkeit, Live-Video-Feeds aus den Kameras des Roboters zu verarbeiten. Damit kann das System nicht nur am Ende eines Arbeitsschritts prüfen, ob etwas geklappt hat, sondern Fortschritt während der Bewegung messen und schrittweise korrigieren.
Konkrete Leistungswerte nennt Google für zwei zentrale Beobachtungsaufgaben. Zum einen soll ER 2 die Vollständigkeit von Videoframe-Sequenzen mit „fast 60 Prozent“ Genauigkeit klassifizieren. Das klingt zunächst nach einem detailreichen Messpunkt, ist aber in der Umsetzung entscheidend, weil fehlerhafte oder unvollständige Sichtdaten in körpernahen Szenarien schnell zu Fehlentscheidungen führen können. Zum anderen geht es um das Auffinden zeitkritischer Momente: Wenn ein Roboter beispielsweise eine Tasse befüllen soll, muss er den richtigen Zeitpunkt erkennen, um die Aktion zu stoppen. Dafür nennt Google für das Erkennen key moments im Video „fast 90 Prozent“ Genauigkeit. In mehrschrittigen Aufgaben unterstützt das Embodied-Reasoning-Modell zudem ein Echtzeit-Verständnis von Fehlschlägen, sodass der Roboter nicht zwingend bei Null beginnt, sondern gezielt einen einzelnen Schritt wiederholt – etwa die Handposition korrigiert, wenn ein Ball ausweicht oder sich ein Behälter verschiebt.
Für die eigentliche Bewegung im physischen Raum liefert dann eine nachgelagerte Schicht die Aktionsteile: Gemini Robotics 2 übergibt nach dem Planen der Aufgabe an ein Vision-Language-Action-Modell, das die notwendigen Handlungen aus den Anweisungen ableitet. Ergänzend existiert eine „On-Device“-Variante mit niedriger Latenz (Gemini Robotics On-Device 2), die allerdings aktuell auf einen kleinen Testerkreis beschränkt ist. In der Veröffentlichung betont Google zudem, dass selbst das kleinere On-Device-Modell neue Roboterdesigns mit nur wenigen Stunden Bewegungsdaten anpassen können soll – wobei von „rund 200 Beispielen“ die Rede ist. Das adressiert einen zentralen Engpass bei Robotik-Einsatzszenarien: Anstatt jedes neue Hardware-Setup komplett neu zu trainieren, sollen sich Anpassungen schneller und mit weniger Datensammlung durchführen lassen.
Neben der Ausführungsfähigkeit rückt das Unternehmen auch die Sicherheitsseite in den Vordergrund. Gerade in Szenarien, in denen Roboter Menschen in ihrer Umgebung nicht vermeiden können – etwa in Pflege-, Lager- oder Assistenzumgebungen – wächst das Risiko durch Fehlentscheidungen. Google DeepMind verweist darauf, dass jede Schicht der Gemini Robotics-Plattform traditionelle physische Sicherheitsmaßnahmen mit robusten AI-Sicherheitsframeworks kombiniert. Neu ist ein Sicherheits-Benchmark mit dem Namen ASIMOV-Agentic: Er bewertet Modelle anhand verschiedener Sicherheitsfaktoren und soll prüfen, ob ein embodied reasoning Agent unsichere Tool-Calls aus einem VLA verweigert. Außerdem testet er, ob eine Aufgabe überhaupt gefahrlos ausführbar ist, und ob das System im Zweifel die Option auf menschliche Unterstützung adressiert, statt eine potenziell riskante Fortsetzung zu erzwingen.
Dass Google ER 2 als „das sicherste“ Modell des Teams einordnet, ist dabei nicht nur eine Marketingformel: In den beschriebenen Tests geht es unter anderem darum, ob der Agent Aktionen stoppt, wenn ein Mensch zu nah ist. Besonders relevant ist zudem, dass der Sicherheits-Benchmark vollständig auf Hugging Face veröffentlicht wird. Für Unternehmen und Entwickler ist das mehr als eine reine Offenlegung, weil sie damit die Testlogik nachstellen, eigene Safety-Integrationen vergleichen und Ergebnisse mit Blick auf konkrete Roboter-Szenarien besser einordnen können. In Summe zeigt Gemini Robotics 2.0 damit einen klaren Trend: KI-Modelle werden nicht nur intelligenter in der Wahrnehmung und Handlungsausgabe, sondern müssen auch messbar kontrollierbarer werden, sobald sie mit realen Menschen und echten Räumen interagieren.
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