Google DeepMind представила Gemini Robotics 2 с интеллектом всего тела робота

Google DeepMind presentó en julio de 2026 Gemini Robotics 2 — un sistema actualizado de control de robots con inteligencia de cuerpo completo (whole-body intelligence): por primera vez, el modelo otorga al robot un control sincrónico sobre todo su cuerpo — piernas, tronco y brazos — dentro de un único bucle unificado de planificación de movimientos.

Qué es la whole-body intelligence

La whole-body intelligence significa que el robot coordina los movimientos de todo su cuerpo como un único sistema cinemático, en lugar de controlar cada segmento de forma secuencial. La primera versión de Gemini Robotics, anunciada por Google DeepMind en enero de 2025 en el CES, se centraba en la manipulación táctil — la sujeción precisa de objetos, el trabajo con elementos frágiles y las tareas que requieren motricidad fina de las manos. Gemini Robotics 2 extiende este principio a todo el aparato motor — con el objetivo de crear un robot que se mueva de forma natural, y no ejecutando secuencias preprogramadas.

El sistema planifica simultáneamente los movimientos del tobillo, la cadera, la columna vertebral y los brazos — tal como lo hace un ser humano cuando lleva una caja pesada por un suelo irregular o se inclina para recoger un objeto del suelo. Según el blog de Google DeepMind, el modelo tiene en cuenta las restricciones físicas del entorno con antelación y redistribuye la carga entre las articulaciones sin esperar a que se produzca un error de equilibrio.

A diferencia de los sistemas de control tradicionales, que optimizan cada grado de libertad por separado, Gemini Robotics 2 trata el cuerpo como un sistema unificado con un equilibrio compartido de fuerzas e impulsos — lo que permite ejecutar movimientos sin programar explícitamente cada articulación.

¿Cómo se entrena el sistema?

Gemini Robotics 2 está construido sobre la arquitectura multimodal de Gemini: el robot recibe entradas visuales y de texto, razona sobre la tarea propuesta y, en tiempo real, traduce ese razonamiento en comandos motores. Para el entrenamiento, DeepMind empleó una combinación de teleoperación — en la que un especialista controla el robot de forma remota, dejando un rastro de decisiones correctas — y datos sintéticos de movimiento. Esto permitió reducir significativamente el número de demostraciones reales necesarias para dominar una nueva tarea.

Características clave del sistema según el anuncio de Google DeepMind:

• Base arquitectónica — el modelo multimodal Gemini
• Un bucle de planificación unificado que abarca piernas, tronco y brazos
• Compatibilidad con plataformas humanoides y manipuladores convencionales
• Entrenamiento mediante teleoperación y datos sintéticos de movimiento
• Escenarios objetivo — entornos no estructurados y variables

Según se indica en el blog oficial de

Google DeepMind, Gemini Robotics 2 proporciona «inteligencia de cuerpo completo», lo que permite al robot planificar y ejecutar movimientos tal como lo hace un organismo vivo — aprovechando todos los recursos motores disponibles.

¿Dónde se aplica el nuevo sistema?

La whole-body intelligence abre una clase de tareas inaccesibles para los manipuladores especializados. La logística de almacenes en superficies irregulares, la limpieza en espacios domésticos con distribuciones variables, la asistencia a personas con discapacidad y el mantenimiento de instalaciones de producción — en todos estos escenarios, la limitación clave era precisamente la coordinación de todo el cuerpo. Según DeepMind, el sistema se probó en condiciones lo más cercanas posible al mundo real: en superficies resbaladizas, en espacios con obstáculos y al realizar tareas bimanuales con objetos asimétricos.

Google DeepMind colabora con socios del sector de la robótica para probar el sistema en plataformas humanoides físicas. El ritmo de desarrollo se ha acelerado: entre la primera y la segunda versión de Gemini Robotics transcurrieron aproximadamente año y medio, mientras que los sistemas de investigación anteriores se actualizaban con mucha menor frecuencia.

Qué significa esto

Gemini Robotics 2 lleva la IA física de la etapa de demostraciones de laboratorio a sistemas funcionales para el mundo real. En el mercado de la robótica de cuerpo completo, Google DeepMind compite con Figure AI, Boston Dynamics y Tesla Optimus — pero la integración con Gemini otorga a los robots un nivel de razonamiento lingüístico y visual del que los sistemas puramente motores carecen por ahora. Si el sistema demuestra su fiabilidad fuera del laboratorio, podría establecer un nuevo estándar para el sector.