- 로봇에 직접 탑재해 사용할 수 있도록 최적화된 범용성 높은 VLA(비전-언어-행동) 모델
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빠른 태스크 적응과 범용 조작성을 제공하며, 인터넷 연결 없이 로컬에서 동작해 저지연성과 내구성을 보장
- 최소한의 연산 자원을 필요로 하며 양팔 로봇 기반의 정밀 조작과 빠른 작업 전환 능력을 갖추고 있음
- 개발자는 Gemini Robotics SDK로 직접 환경에 맞게 빠르게 테스트하고, 50~100회 수준의 소규모 데모만으로도 신속하게 태스크 적응이 가능
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타 온디바이스 모델 대비 더 높은 일반화·적응 성능을 보이며, 복잡한 지시나 새로운 작업도 효율적으로 수행함
- 안전성과 책임 개발 원칙을 적용하여, 실제 환경과 사회적 영향에 대한 리스크 최소화와 피드백 수렴 체계를 도입
We’re introducing an efficient, on-device robotics model with general-purpose dexterity and fast task adaptation
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Gemini Robotics On-Device는 로컬 로보틱스 디바이스에서 직접 구동할 수 있도록 설계된 고효율 VLA(비전-언어-행동) 모델
- 3월에 공개된 Gemini Robotics의 멀티모달 추론 능력과 실세계 이해력을 실제 물리적 환경에 적용함
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온디바이스 모델의 강점
- 네트워크 없이도 독립적으로 동작해 저지연성이 필요한 환경이나 연결 불안정한 환경에서도 강점을 보임
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로컬 환경에 최적화되어 빠른 실시간 작업 수행이 가능
- 다양한 시각적, 의미적, 행동적 일반화 능력 보유
- 양팔 로봇 기반의 정밀한 조작 작업(지퍼 열기, 옷 접기 등) 수행 가능
- 자연어 지시를 이해하고 복잡한 단계적 작업 수행 가능
SDK 제공으로 쉬운 적용과 맞춤화 가능
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Gemini Robotics SDK를 통해 개발자가 자체 환경에서 모델을 테스트하고, MuJoCo 물리 시뮬레이터를 이용해 테스트하고 다양한 작업에 적용 가능함
- 50~100회 수준의 소규모 데모만으로도 신속하게 새로운 도메인 적응이 가능함
Model capabilities and performance
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Gemini Robotics On-Device는 bi-arm 로봇에 적합하게 최소한의 연산 자원으로 설계됨
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빠른 실험, 손재주 기반 조작, 로컬 구동, 저지연 추론 등에 최적화됨
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자연어 명령을 인식하고, 지퍼 열기·옷 개기 같은 고난도 조작도 직접 수행함
- 기존 온디바이스 모델 대비 범용성·일반화 성능이 우수하며, 복잡한 멀티스텝 지시도 효과적으로 처리함
- 더 높은 성능이나 제약 없는 환경이 필요할 경우 Gemini Robotics 모델(서버 기반)도 제공함
Adaptable to new tasks, generalizable across embodiments
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Gemini Robotics On-Device는 최초로 파인튜닝이 가능한 VLA 모델임
- 50~100회 수준의 데모만으로 새로운 작업에 빠르게 적응하며, 다양한 난이도의 덱스터리티 태스크(지퍼 채우기, 카드 뽑기, 드레싱 붓기 등)에서 경쟁 모델 대비 높은 적응 성능을 보임
- 특정 로봇(ALOHA)용으로 학습되었지만, Franka FR3·** Apollo humanoid** 등 다양한 형태의 로봇에도 추가 학습을 통해 확장 가능함
- 다양한 지시·새로운 객체·복잡한 산업용 태스크(벨트 조립 등)도 처리 가능함
Responsible development and safety
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AI Principles와 통합적 안전 프레임워크를 기반으로 모델을 개발함
- [Live API] 등으로 의미론적·콘텐츠 안전성을 확보하고, 저수준 안전 제어기와 연동해 실제 동작 시 안전성 강화함
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Semantic Safety Benchmark와 Red-Teaming 등 다양한 평가 체계를 통해 리스크를 점검함
- 전담 팀(Responsible Development & Innovation, RSC)이 사회적 영향 평가 및 피드백 수렴을 지속적으로 수행함
- 신뢰할 수 있는 테스터 그룹에게 선출시하여 초기 사용성과 안전성 평가를 수집함
Accelerating innovation in robotics
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Gemini Robotics On-Device는 로보틱스 커뮤니티에 범용·적응형 AI 모델을 제공하여 지연·연결성 문제를 극복하도록 지원함
- SDK를 통한 빠른 적용과 태스크 적응 기능으로 혁신 가속화를 기대함
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신뢰할 수 있는 테스트 프로그램(Trusted Tester Program) 을 통해 모델 및 SDK 접근 가능함
- AI의 물리적 세계 적용을 확장하며, 로보틱스 분야의 미래를 이끌어갈 비전을 제시