Google DeepMind تطلق Gemini Robotics 2 بذكاء يشمل جسم الروبوت بالكامل

قدّمت Google DeepMind في يوليو 2026 نظام Gemini Robotics 2، وهو نظام محدَّث للتحكم بالروبوتات يعتمد تقنية whole-body intelligence. وللمرة الأولى يمنح النموذج الروبوت تحكمًا متزامنًا بالجسم كله — الساقين والجذع واليدين — ضمن حلقة واحدة لتخطيط الحركة.

ما المقصود بـ whole-body intelligence

تعني whole-body intelligence أن الروبوت ينسّق حركات الجسم كله بوصفه منظومة كينماتيكية واحدة، بدل أن يتحكم في كل وصلة على حدة وبالتتابع. أما النسخة الأولى من Gemini Robotics، التي أعلنت عنها Google DeepMind في يناير 2025 خلال معرض CES، فقد ركّزت على المناولة اللمسية الدقيقة: الإمساك الدقيق بالأجسام، والتعامل مع الأشياء الهشة، والمهام التي تتطلب مهارة حركية دقيقة في اليدين. ويوسّع Gemini Robotics 2 هذا المبدأ ليشمل الجهاز الحركي بأكمله، بهدف إنتاج روبوت يتحرك بصورة طبيعية بدل أن ينفّذ تسلسلات مبرمجة مسبقًا.

يخطّط النظام في وقت واحد لحركات الكاحل والورك والعمود الفقري واليدين، على نحو يشبه ما يفعله الإنسان حين يحمل صندوقًا ثقيلًا على أرضية غير مستوية أو ينحني لالتقاط شيء من الأرض. ووفقًا لمدونة Google DeepMind، يراعي النموذج القيود الفيزيائية للبيئة مسبقًا، ويعيد توزيع الحمل على المفاصل دون انتظار حدوث خطأ في الاتزان.

وخلافًا لأنظمة التحكم التقليدية التي تحسّن كل درجة حرية على حدة، يتعامل Gemini Robotics 2 مع الجسم كمنظومة واحدة ذات توازن مشترك للقوى والعزوم، ما يتيح تنفيذ الحركات دون برمجة صريحة لكل مفصل.

كيف يجري تدريب النظام؟

يستند Gemini Robotics 2 إلى بنية Gemini متعددة الوسائط: يتلقى الروبوت مدخلات بصرية ونصية، ويحلّل المهمة المطلوبة، ويحوّل استنتاجه إلى أوامر حركية في الزمن الحقيقي. وللتدريب، استخدمت DeepMind مزيجًا من التشغيل عن بُعد — حيث يتحكم مختص بالروبوت عن بعد تاركًا أثرًا لقرارات صحيحة — وبيانات حركة اصطناعية. وقد أتاح ذلك خفض عدد العروض العملية الحقيقية اللازمة لإتقان مهمة جديدة بدرجة كبيرة.

أبرز خصائص النظام وفق إعلان Google DeepMind:

• الأساس المعماري — نموذج Gemini متعدد الوسائط
• حلقة تخطيط موحّدة تشمل الساقين والجذع واليدين
• دعم المنصات البشرية الشكل والأذرع الروبوتية الكلاسيكية
• التدريب عبر التشغيل عن بُعد وبيانات الحركة الاصطناعية
• السيناريوهات المستهدفة — البيئات غير المنظّمة والمتغيرة

وفق المدونة الرسمية لـ

Google DeepMind، يوفّر Gemini Robotics 2 «ذكاء الجسم بأكمله»، ما يتيح للروبوت تخطيط الحركات وتنفيذها كما يفعل الكائن الحي — مستخدمًا كل الموارد الحركية المتاحة.

أين يُستخدم النظام الجديد؟

تفتح whole-body intelligence الباب أمام فئة من المهام تتعذّر على الأذرع الروبوتية المحدودة. فاللوجستيات في المستودعات على الأسطح غير المستوية، والتنظيف في المساحات المنزلية ذات التخطيط المتغير، ومساعدة ذوي الاحتياجات الخاصة، وخدمة ورش الإنتاج — في كل هذه السيناريوهات كان القيد الأساسي هو تنسيق الجسم كاملًا. ووفقًا لـ DeepMind، اختُبر النظام في ظروف قريبة قدر الإمكان من الواقع: على أسطح زلقة، وفي أماكن تعترضها عوائق، وأثناء تنفيذ مهام بكلتا اليدين على أجسام غير متناظرة.

وتتعاون Google DeepMind مع شركاء في مجال الروبوتات لاختبار النظام على منصات بشرية الشكل فعلية. وقد تسارعت وتيرة التطوير: فقد مرّ نحو عام ونصف بين النسخة الأولى من Gemini Robotics والثانية، بينما كانت الأنظمة البحثية السابقة تُحدَّث بوتيرة أقل بكثير.

ماذا يعني ذلك

ينقل Gemini Robotics 2 الذكاء الاصطناعي الفيزيائي من مرحلة العروض المخبرية إلى أنظمة عملية للعالم الواقعي. وفي سوق whole-body robotics تنافس Google DeepMind كلًّا من Figure AI وBoston Dynamics وTesla Optimus، لكن التكامل مع Gemini يمنح الروبوتات مستوى من الاستدلال اللغوي والبصري لا تملكه الأنظمة الحركية البحتة حتى الآن. وإذا أثبت النظام موثوقيته خارج المختبر، فقد يضع معيارًا جديدًا للقطاع.