Google usa modelo Gemini 4 Argon para ensinar robô humanoide
Segundo a Google DeepMind, o Gemini 4 Argon gerou sozinho a simulação a partir de um vídeo, e o robô Apollo, da Apptronik, acertou sete arremessos seguidos de cornhole no mundo real.
Pontos principais
- Em teste interno, o Gemini 4 Argon assistiu a um vídeo bruto de uma pessoa jogando cornhole e gerou sozinho o código de simulação.
- O modelo mapeou as coordenadas espaciais do ambiente e calculou os movimentos articulares de corpo inteiro necessários.
- Transferido ao humanoide Apollo, da Apptronik, o resultado levou o robô a acertar sete arremessos consecutivos em um teste no mundo real.
- A DeepMind diz que o pipeline Video-to-Sim-to-Real comprime semanas de modelagem manual de simulação em algumas horas.
- No ERQA, benchmark de raciocínio espacial e físico em 3D, a empresa informa 87%, à frente de todos os outros modelos de fronteira.
O Google DeepMind anunciou que, em teste interno, o modelo Gemini 4 Argon assistiu a um vídeo bruto de uma pessoa jogando cornhole, mapeou o espaço, calculou os movimentos articulares necessários e gerou sozinho o código de simulação. Transferido para o humanoide Apollo, da Apptronik, o resultado levou o robô a acertar sete arremessos seguidos em um teste no mundo real.
A empresa chama o processo de pipeline Video-to-Sim-to-Real e afirma que ele comprime semanas de modelagem manual de simulação em algumas horas. No ERQA, benchmark de raciocínio espacial e físico em 3D, a Google informa 87%.
Cobertura da mídia
@GoogleAI: We’ve been exploring the potential of using Gemini 4 Argon to accelerate research @Google. One of our tests was using videos of humans performing fun tasks (game of bags, anyone?) …
x.com • 13 out, 16:03
@GoogleDeepMind: Gemini 4 Argon taught a robot to play cornhole just by watching a video.
x.com • 13 out, 15:41
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