DeepMind revela Gemini Robotics 2.5 e benchmark de segurança aberto ASIMOV-Jailbreak

Lançamento do Gemini Robotics 2.5

O Google DeepMind revelou o Gemini Robotics 2.5, uma atualização de sua plataforma de IA física. A plataforma possui dois componentes principais: o Gemini Embodied Reasoning, que usa instruções e vídeo ao vivo para planejar uma tarefa, e o Gemini Robotics, um modelo de visão-linguagem-ação (VLA) que gera ações, como mover um atuador.

O DeepMind afirma que o Gemini Robotics 2.5 tem melhor desempenho em tarefas que exigem destreza. Ele foi avaliado em mais de 200 atividades, incluindo servir comida com pinças e usar uma pipeta. O robô humanoide Apollo 2 da Apptronik, executando o modelo, consegue amarrar um laço com suas mãos de cinco dedos, uma tarefa difícil porque os robôs têm dificuldade em manipular objetos deformáveis, como fitas.

Em testes de laboratório, o Gemini Robotics 2.5 teve uma taxa de sucesso 30 a 100% superior à versão anterior e foi 20 a 30% mais rápido. Em testes com a Apptronik e a Mercedes-Benz, os robôs Apollo 2 alimentados por Gemini montaram peças automotivas em algumas fábricas europeias, alcançando uma taxa de sucesso de 96%. O diretor do DeepMind, Kanishka Rao, disse que fechar a lacuna restante de 4% seria um "caminho íngreme".

O DeepMind afirma que o sistema foi projetado para realizar uma ampla gama de tarefas, ao contrário dos robôs programados para um punhado de funções de fábrica. "Podemos ser muito bons em uma aplicação específica, à custa da generalização", disse Carolina Parada, chefe de Robótica do DeepMind. "Ou podemos apenas focar no eixo da generalização e talvez não chegar a 99,9% em cada aplicação."

Benchmark de segurança e treinamento

A equipe usou o Gemini 4 Argon para gerar milhares de variações de ensaios usando dados de câmeras do mundo real. Esses "gêmeos digitais" aparentemente ajudaram o Gemini Robotics 2.5 a generalizar para novas tarefas e configurações mais rapidamente. A equipe também combinou os dados sintéticos com demonstrações de treinamento tradicionais. O Argon foi usado para analisar falhas e sugerir melhorias em simulações e com robôs reais, mas não em tempo real.

A versão atual é executada em servidores baseados em nuvem, e o modelo de visão-linguagem-ação ainda apresenta latência. O DeepMind experimentou modelos de robótica embarcada. O vídeo que acompanha o anúncio é acelerado em 2x.

O DeepMind afirma que o Gemini Robotics 2.5 usa raciocínio no momento da inferência para evitar perigos, parando ou esperando quando algo bloqueia seu caminho. O recurso permitiu que os robôs completassem as tarefas com segurança 33% mais frequentemente quando havia obstáculos; a taxa de sucesso aumentou 43% quando havia pessoas no caminho.

Benchmark ASIMOV-Jailbreak

O banco de dados de código aberto ASIMOV-Jailbreak do DeepMind contém 1.500 prompts destinados a enganar a IA robótica para que execute ações inseguras. Um exemplo pede a um robô que coloque itens em uma bolsa e a feche com um fecho muito complicado para ele operar. A IA deve recusar; tentar a tarefa e fechar incorretamente o recipiente seria considerado um resultado inseguro.

O DeepMind afirma que a adição do Argon ao sistema resultou em um nível de segurança de jailbreak de 98,8%. O Gemini Robotics ER 2 sozinho marcou 73,5% no benchmark de segurança do Google. O conjunto de dados completo ASIMOV está disponível no Hugging Face. O Gemini Robotics 2.5 não está disponível para o público em geral, mas foi fornecido a parceiros de robótica do Google, incluindo Agile Robots, Apptronik e Boston Dynamics.

Por que isso importa

O lançamento oferece aos pesquisadores de robótica uma maneira padronizada de testar se os sistemas de IA física podem ser enganados para exibir comportamento inseguro e mostra como um modelo robótico de propósito geral se comporta em configurações de fábrica fora do laboratório.

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Fontes (em inglês)

• arstechnica.com: DeepMind reveals Gemini Robotics 2.5 and open safety benchmark "ASIMOV-jailbreak" - Ars Technica
• mlq.ai: Google DeepMind releases Gemini Robotics 2.5 to partners and an open ASIMOV-Jailbreak robot safety benchmark | MLQ.ai
• mezha.net: DeepMind unveils Gemini Robotics 2.5 and open safety benchmark ASIMOV-Jailbreak

Tradução feita com IA do artigo original em inglês, revisada automaticamente para dizer o mesmo que o original. As fontes foram verificadas em inglês.