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Google zeigt Gemini 4 Argon für Robotik-Aufgaben

Google stellt Gemini 4 Argon als Modell für physisches Schlussfolgern in Robotik-Workflows vor. Auf dem Benchmark ERQA erreicht es nach Angaben des Unternehmens 87 Prozent.

Symbolbild: Google zeigt Gemini 4 Argon für Robotik-Aufgaben
Symbolbild · KI-generiert

Google beschreibt Gemini 4 Argon als allgemein einsetzbares Modell für Aufgaben entlang des Robotik-Lebenszyklus. Dazu zählen die Steuerung von Robotern, der Aufbau von Simulationen aus realen oder gezeichneten Vorlagen, das Verständnis physischer Abläufe sowie die Verbesserung von Aktionen durch Simulation und Tests auf Hardware. Als Leistungsnachweis nennt Google den Embodied Reasoning (ERQA) Benchmark, der räumliche und physische Probleme in 3D-Umgebungen prüft. Argon erzielt dort mit reinem Schlussfolgern 87 Prozent und liegt laut Google vor den anderen getesteten Frontier-Modellen.

Ein Beispiel verbindet Simulation und reale Robotersteuerung: Ein vierbeiniger Boston Dynamics Spot mit 12-DoF-Beinen und einem 6-DoF-Arm soll Getränkedosen in einen Abfalleimer mit Fußpedal werfen. Argon erstellt dafür einen beweglichen digitalen Zwilling des Eimers in MuJoCo und übt den Ablauf zunächst in der Simulation. Anschließend soll Spot das Pedal betätigen und die Dosen in den geöffneten Behälter legen. Vorgesehen sind Prüfungen der Fußposition auf dem Pedal und der Ausrichtung der Roboterhand über dem Eimer.

Google beschreibt außerdem eine Aufgabe für einen einfachen Roboterarm: Er soll einen umgefallenen Becher aufrichten und eine zerknüllte Serviette hineinlegen. Dafür werden visuelle Koordinaten, grundlegende Bewegungsbefehle und wiederholte Kontrollen des Kamerabilds kombiniert. Die Steuerung kann dabei in mehreren Schritten erfolgen; nach jeder Bewegung wird der Zustand erneut geprüft. Bei einem fehlgeschlagenen Greifversuch soll der Roboter die Szene erneut betrachten und den Ablauf anpassen.

Weitere vorgestellte Einsatzfelder betreffen die Rekonstruktion physikalisch kalibrierter Simulationen aus Roboterkameras, Videos aus der Ich-Perspektive oder Handskizzen. Argon soll zudem Beweglichkeit und Fortschritt in Videos auswerten sowie Aktionen zunächst simulieren und anschließend auf Hardware verbessern. Die Google-Seite stellt diese Beispiele als mögliche Workflows vor. Konkrete Angaben zu Verfügbarkeit oder Zugang für Entwickler enthält sie nicht.

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💡 Tipp: Wenn du Robotik-Workflows entwickelst, kannst du die beschriebenen Aufgaben als konkrete Testfälle für Simulation, visuelle Auswertung und geschlossene Regelkreise nutzen.

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Quellen

KI-erstellter Artikel: Die Aionity-KI hat recherchiert – sie sucht die Originalquelle (etwa die Seite des Herstellers), zieht weitere Berichte hinzu und schreibt daraus einen eigenen Text. Alle Quellen stehen oben. Eine eigene Meinung gibt sie nicht ab. Kennzeichnung nach Art. 50 KI-Verordnung. Fehler? Sag uns im Discord Bescheid.

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