Fechar uma caixa de ferramentas, pendurar uma roupa ou recolher sujeira com uma vassoura parecem tarefas banais para qualquer pessoa. Para um robô, entretanto, essas atividades representam desafios enormes. É preciso reconhecer objetos, controlar movimentos delicados e reagir a mudanças inesperadas. Agora, o Google DeepMind apresentou uma tecnologia que promete reduzir essa distância entre humanos e máquinas, com resultados que já começaram a aparecer fora dos laboratórios.
Uma nova inteligência artificial fez os robôs superarem dificuldades impressionantes
Em 10 de novembro de 2026, o Google DeepMind apresentou o Gemini Robotics 2.5, sua versão mais avançada de um modelo de visão, linguagem e ação.
A tecnologia combina imagens captadas pelo robô com instruções em linguagem natural, transformando essas informações em movimentos coordenados de braços e mãos.
Nos testes divulgados pela empresa, os avanços em relação ao Gemini Robotics 2, apresentado em julho, foram expressivos.
A taxa de sucesso para fechar uma caixa de ferramentas passou de 0% para 93%.
Guardar bolinhos utilizando pinças saltou de 5% para 100%, enquanto desfazer laços de fita passou de 0% para 70%.
Pendurar um cardigã, tarefa que anteriormente não era concluída, alcançou 62% de sucesso.
Entretanto, algumas atividades continuam difíceis. Dobrar calças atingiu apenas 40%, enquanto varrer sujeira para uma pá chegou a 52%.
No conjunto de mais de 200 tarefas avaliadas, o Google afirma que o novo modelo aumentou as taxas de sucesso entre 30% e 100%, dependendo da atividade, e reduziu o tempo de execução entre 20% e 30%.
Os robôs já estão trabalhando em fábricas da Mercedes-Benz
O avanço mais interessante aconteceu fora do ambiente controlado dos laboratórios.
Nas unidades da Mercedes-Benz em Kecskemét, na Hungria, e Sindelfingen, na Alemanha, robôs humanoides Apollo 2, desenvolvidos pela Apptronik, participaram da preparação de conjuntos de peças para montagem.
Eles precisavam retirar suportes metálicos de grandes recipientes e organizá-los em bandejas seguindo uma sequência específica.
Segundo o Google, a operação alcançou 96% de sucesso.
Nesse processo, dois sistemas de inteligência artificial trabalharam juntos.
O Gemini Robotics ER interpretava o fluxo de trabalho e determinava as próximas ações, enquanto o Gemini Robotics 2.5 controlava os movimentos físicos.
A tecnologia também funciona em diferentes plataformas robóticas, incluindo humanoides com mãos de cinco dedos e equipamentos industriais com pinças de dois dedos.
O experimento reforça uma tendência da indústria: enquanto robôs domésticos ainda enfrentam dificuldades, ambientes industriais oferecem condições mais previsíveis para aplicações práticas.
O segredo do avanço está em milhares de treinamentos virtuais
Parte da evolução está relacionada ao Gemini 4 Argon, outro modelo de inteligência artificial utilizado pelo Google como ferramenta de simulação.
A partir de imagens reais, o sistema consegue reproduzir digitalmente um ambiente e gerar milhares de experiências simuladas.
Também pode analisar vídeos de tentativas malsucedidas, identificar possíveis causas dos erros e testar soluções antes de aplicá-las em robôs físicos.
Combinado com demonstrações humanas, esse processo permite acelerar o aprendizado de movimentos e a adaptação a objetos desconhecidos.
Em vez de depender exclusivamente de experiências no mundo real, os robôs podem praticar virtualmente diferentes situações.
Isso é especialmente importante para tarefas delicadas, nas quais pequenas mudanças na posição ou na textura dos objetos podem comprometer o resultado.
O Google também quer impedir que robôs sejam manipulados
Quanto mais autonomia uma máquina possui, maior se torna a importância da segurança.
Segundo o Google, novas técnicas de orientação do raciocínio melhoraram em 33% o desempenho seguro dos robôs próximos a obstáculos e em 43% nas atividades realizadas perto de pessoas.
A empresa também disponibilizou em código aberto o ASIMOV-Jailbreak, um conjunto de testes que utiliza centenas de solicitações perigosas disfarçadas para tentar enganar sistemas robóticos.
Nessas avaliações, o Gemini 4 Argon resistiu a 99,5% das tentativas, contra 82% do modelo anterior.
A diferença é importante porque os riscos da inteligência artificial deixam de ser apenas digitais quando ela controla equipamentos físicos.
Uma instrução maliciosa pode provocar movimentos capazes de causar acidentes.
Os robôs domésticos ainda estão longe de substituir as pessoas
Apesar dos resultados promissores, o Gemini Robotics 2.5 ainda não está disponível publicamente.
Seu acesso está restrito a parceiros do Google na área de robótica, como Apptronik e Agile.
Além disso, os números apresentados são avaliações da própria empresa e ainda não passaram por verificação independente.
As taxas de sucesso inferiores a 60% em algumas tarefas mostram que a tecnologia continua distante da confiabilidade necessária para cuidar de uma casa inteira.
Nas fábricas, entretanto, a situação é diferente.
Com atividades repetitivas e ambientes relativamente controlados, robôs equipados com inteligência artificial já começam a demonstrar aplicações concretas.
O futuro dos humanoides pode não começar nas salas de estar, mas nas linhas de produção.
