Google DeepMind Rilis Gemini Robotics 2.5: Uji Penyiapan Suku Cadang di Mercedes-Benz
Google DeepMind memperkenalkan Gemini Robotics 2.5 yang diuji menyiapkan kit suku cadang di pabrik Mercedes-Benz dengan tingkat keberhasilan 96 persen.
Foto: Ars Technica (Dokumentasi editorial)
Poin penting
- Gemini Robotics 2.5 mencatat kenaikan tingkat keberhasilan tugas hingga 100 persen dibanding versi lawas.
- Robot humanoid Apollo 2 raih akurasi 96 persen saat menyiapkan suku cadang di pabrik Mercedes-Benz.
- DeepMind meluncurkan tolok ukur terbuka ASIMOV-Jailbreak di Hugging Face guna menguji keselamatan robotik.
Google DeepMind resmi memperkenalkan Gemini Robotics 2.5, platform kecerdasan buatan fisik terbaru untuk mengendalikan robot industri dan humanoid. Model ini dirancang menjembatani instruksi visual menuju tindakan fisik nyata secara lebih presisi.
Menurut laporan Ars Technica, sistem ini terdiri atas Gemini Embodied Reasoning sebagai pemroses video langsung, serta model Vision-Language-Action (VLA) yang menggerakkan aktuator atau sendi mekanis robot secara langsung.
Uji Coba Lapangan di Pabrik Mercedes-Benz
Dalam evaluasi lebih dari 200 aktivitas laboratorium, DeepMind mengklaim tingkat keberhasilan model melonjak 30 hingga 100 persen lebih tinggi dibanding versi sebelumnya. Robot humanoid Apollo 2 buatan Apptronik kini bahkan mampu mengikat pita menggunakan lima jarinya.
Di luar lab, Google bermitra dengan Mercedes-Benz untuk menguji Apollo 2 dalam menyiapkan kit suku cadang otomotif di beberapa pabrik Eropa. Hasilnya, robot tersebut mencatatkan tingkat keberhasilan tugas mencapai 96 persen.
"Kita bisa menjadi sangat hebat pada satu aplikasi khusus dengan mengorbankan generalisasi, atau kita mendorong generalisasi tanpa harus mencapai akurasi 99,9 persen di setiap tugas," kata Kepala Robotika DeepMind Carolina Parada.
Direktur DeepMind Kanishka Rao mencatat bahwa menutup celah kegagalan 4 persen terakhir adalah tantangan berat. Model ini juga masih berjalan di server komputasi awan (cloud) sehingga masih menghadapi kendala latensi transmisi data.
Standar Keamanan Terbuka ASIMOV-Jailbreak
Untuk mencegah risiko kecelakaan kerja di dekat manusia, DeepMind menyematkan penalaran waktu-inferensi. Fitur penghenti otomatis ini membuat keberhasilan penyelesaian tugas meningkat sebesar 43 persen saat ada manusia yang menghalangi jalurnya.
DeepMind turut merilis ASIMOV-Jailbreak di platform Hugging Face. Tolok ukur keamanan sumber terbuka ini memuat 1.500 instruksi jebakan untuk menguji kepatuhan robot menolak perintah kerja yang membahayakan lingkungan kerja.
Saat ini Gemini Robotics 2.5 belum dibuka untuk publik, melainkan baru dibagikan terbatas ke mitra seperti Agile Robots, Apptronik, dan Boston Dynamics.
Apa Artinya bagi Pelaku Usaha
Bagi sektor manufaktur, logistik, dan pergudangan di Indonesia, lompatan robotika berbasis AI umum menunjukkan arah baru otomasi pabrik. Namun, tingkat kegagalan 4 persen di lini produksi massal tetap membawa risiko kerugian material dan hambatan rantai pasok.
Pelaku usaha belum disarankan mengganti otomasi terprogram konvensional dengan robot humanoid serbaguna untuk tugas berulang bervolume tinggi. Otomasi kaku berbasis PLC masih jauh lebih efisien, hemat modal, dan berisiko nihil.
Langkah mitigasi terbaik saat ini adalah memetakan area kerja semi-terstruktur yang membutuhkan adaptasi visual dinamis, serta mengkaji infrastruktur jaringan lokal rendah latensi sebelum mengadopsi teknologi AI fisik di masa depan.
✓ Lolos pemeriksaan redaksi AI. (Klik untuk lihat hasil pemeriksaan fakta)
Artikel ini ditulis AI, 9 klaimnya dicocokkan dengan sumber, dan diuji keterbacaannya sebelum terbit. Menemukan kekeliruan? Laporkan ke redaksi.
- Ars Technica: DeepMind reveals Gemini Robotics 2.5 and open safety benchmark "ASIMOV-jailbreak"
| Klaim | Putusan | Dasar di sumber |
|---|---|---|
| Google DeepMind memperkenalkan Gemini Robotics 2.5 yang diuji menyiapkan suku cadang di pabrik Mercedes-Benz dengan tingkat keberhasilan 96 persen. | Didukung | “The Gemini-powered Apollo 2 robots kitted automotive parts in a few European factories, reaching a 96 percent success rate.” Ars Technica melaporkan uji coba robot bertenaga Gemini di pabrik Mercedes-Benz mencapai keberhasilan 96 persen. |
| Tingkat keberhasilan Gemini Robotics 2.5 naik antara 30 hingga 100 persen dibanding versi sebelumnya. | Didukung | “Overall, Gemini Robotics 2.5 manages a 30 to 100 percent higher success rate compared to the last version .” Ars Technica menyebutkan peningkatan tingkat keberhasilan berkisar 30 sampai 100 persen. |
| Model dievaluasi pada lebih dari 200 aktivitas laboratorium dan robot Apollo 2 mampu mengikat pita dengan lima jari. | Didukung | “The model was evaluated across more than 200 activities, including serving food with tongs and using a pipette, as you would see in a laboratory.” Ars Technica menuliskan evaluasi mencakup lebih dari 200 aktivitas dan kemampuan Apollo 2 mengikat pita. |
| Sistem terdiri atas Gemini Embodied Reasoning untuk pengolahan video langsung dan VLA Gemini Robotics 2.5 untuk menggerakkan aktuator robot. | Didukung | “There’s the vision-language model piece, which is Gemini Embodied Reasoning. Essentially, it takes your instructions and uses live video to plan how the robot can accomplish the task.” Ars Technica merinci arsitektur platform yang mencakup Embodied Reasoning dan komponen VLA Gemini Robotics 2.5. |
| Kepala Robotika DeepMind Carolina Parada menyatakan ada trade-off antara keunggulan pada aplikasi spesifik dan kemampuan generalisasi. | Didukung | ““We can be very good at a particular application at the cost of generalization,” said DeepMind Robotics head Carolina Parada.” Ars Technica mengutip langsung pernyataan Carolina Parada terkait kompromi generalisasi. |
| Direktur DeepMind Kanishka Rao menyebut penutupan celah 4 persen terakhir adalah jalan terjal, serta sistem masih berjalan di server cloud dengan kendala latensi. | Didukung | “DeepMind director Kanishka Rao notes that closing that last 4 percent gap will be a “steep road.”” Ars Technica mengutip Kanishka Rao dan menjelaskan model versi 2.5 masih beroperasi di cloud. |
| Fitur penalaran waktu-inferensi meningkatkan keberhasilan tugas sebesar 43 persen saat ada manusia yang menghalangi jalur robot. | Didukung | “The success rate went up 43 percent when people were in the way.” Ars Technica mencatat kenaikan tingkat keberhasilan sebesar 43 persen saat ada rintangan manusia. |
| DeepMind merilis dataset ASIMOV-Jailbreak di Hugging Face berisi 1.500 instruksi untuk menguji keamanan robot AI. | Didukung | “This is an open source database that contains 1,500 prompts designed to trick a robotic AI into doing something unsafe.” Ars Technica menerangkan basis data 1.500 prompt tersebut dirilis secara terbuka di Hugging Face. |
| Gemini Robotics 2.5 belum tersedia secara umum dan baru dibagikan terbatas ke mitra seperti Agile Robots, Apptronik, dan Boston Dynamics. | Didukung | “Gemini Robotics 2.5 is not generally available, but it’s now in the hands of Google’s robotics partners, including Agile Robots, Apptronik, and Boston Dynamics.” Ars Technica menyatakan ketersediaan model masih terbatas untuk mitra robotika Google. |
Video AI terbaru
Local AI 301: Quantization
