DeepMind ha appena alzato la posta: i nuovi modelli Gemini Robotics 1.5 e Gemini Robotics-ER 1.5 permettono ai robot non solo di eseguire un’azione singola, ma di ragionare su più passi, manipolare il mondo, e persino consultare la rete per reperire conoscenza contestuale.
Gerarchicamente, la separazione dei ruoli è chiara: Gemini-ER agisce da modulo di ragionamento incarnato (embodied reasoning), prendendo decisioni ad alto livello — persino invocando Google Search — mentre Gemini Robotics 1.5 (il modello VLA, vision-language-action) traduce queste intenzioni in percezione, movimento e manipolazione fisica. (vedi Google DeepMind)
Questa architettura duale (ragionamento + esecuzione fisica) è la scommessa di DeepMind: scalare la complessità delle azioni robotiche oltre il “piega un foglio” o “apri una zip”.
Vediamo cosa funziona, cosa resta da dimostrare, e cosa significa per chi come te lavora ai confini tra AI, robotica e strategia tecnologica.
Il salto non è solo di performance manipolativa, ma cognitiva. Gemini-ER 1.5 introduce capacità di ragionamento spaziale (capire relazioni tridimensionali, pesi, dimensioni, orientamenti) e temporalità (scomporre sequenze nel tempo).
È in grado di “chiamare strumenti”, ad esempio Google Search, per acquisire conoscenza esterna (es: regolamenti locali di riciclo) e poi tradurre quel sapere in una strategia fisica concreta.
DeepMind parla di un “budget di pensiero” configurabile: puoi concedere più latenza per ragionamenti complessi, meno per risposte rapide. Questo trade-off latenza/accuratezza è un elemento progettuale che rivela consapevolezza delle limitazioni pratiche.
Un altro elemento chiave: “motion transfer” fra robot diversi. Un’abilità appresa su un robot (es: bi-arm) può essere trasferita a un altro (umanoide Apollo, braccio Franka) senza dover ripartire da zero.
In termini tecnici, Gemini Robotics 1.5 è il modello VLA che “vede, capisce e agisce”, mentre Gemini-ER è il cervello che pianifica, decide, consulta fonti esterne.
Tutta questa meraviglia ha caveat. Il ragionamento incarnato non è pensiero umano: non c’è consapevolezza, non c’è intuizione. Le decisioni restano vincolate da ciò che è rappresentabile, percepibile, modellabile.
L’affidabilità delle fasi “ragionamento → azione” è critica: errori di previsione spaziale o di collisione possono essere catastrofici fisicamente.
Il trasferimento delle abilità fra corpi diversi può fallire se i vincoli fisici (ingombri, articolazioni, forza) divergono significativamente.
L’accesso alla rete introduce una dipendenza: se il web fornisce dati imprecisi o inattendibili (es: normative locali obsolete), il piano robotico sviluppato può essere sbagliato.
La sicurezza è un tallone d’Achille: DeepMind dichiara avere filtri di sicurezza semantica migliorati, ma la responsabilità finale sull’implementazione fisica è del deployer.
In ambienti dinamici non strutturati (case reali, persone che si muovono, oggetti imprevisti) l’algoritmo può essere sorpreso.
Se questo approccio diventerà affidabile, avremo robot “generalisti” capaci di adattarsi a contesti variabili: dalla logistica leggera alla manutenzione predittiva domestica, fino all’assistenza personale.
Il modello cross-embodiment riduce la frammentazione hardware: non serve reinventare il cervello per ogni robot.
Nelle industrie, robot che “pensano” molti passi avanti possono coordinarsi con sistemi ERP, IoT e supply chain con feedback in loop chiuso.
Per chi sviluppa sistemi robotici, il paradigma si sposta: non più programmazione puntuale di traiettorie, ma integrazione tra modelli di ragionamento e modelli fisici — un’architettura ibrida AI + cinetica hardware.
Potenziali scenari: assistenza sanitaria, edilizia, agricoltura di precisione, ispezioni autonome, smaltimento rifiuti differenziati.Ma attenzione: la strada alla commercializzazione massiva è irta. Serve robustezza, certificazioni, interoperabilità, etica (chi decide cosa “deve fare” il robot?), affidabilità in condizioni variabili.
Chi avrà accesso a Gemini Robotics 1.5? DeepMind parla di “select partners”: finora, ER 1.5 è in preview per sviluppatori generici. (
Pubblicazione del codice, modelli e dataset: quanto sarà “chiuso” questo ecosistema?
Benchmark open, stress test in ambienti reali e non controllati.
Sistemi di sicurezza integrati, failsafe hardware e logiche di fallback.
Compatibilità con hardware robotico già esistente: coesistenza con ROS, MoveIt, framework open.
Normative e responsabilità legale: chi risponde se un robot commette un errore? E in che contesto etico?
DeepMind ha annunciato un passo audace: “robot che pensano” piuttosto che “robot che agiscono su comando”. Ma la distanza fra demo controllate e realtà complessa è ancora vasta.
Se i modelli Gemini 1.5 / ER 1.5 manterranno robustezza, la traiettoria tecnologica della robotica generalista si accellera — e chi saprà integrare ragionamento e hardware avrà un vantaggio competitivo stratosferico.
Resta da vedere se questi modelli saranno restrittivi o abilitanti, e se l’industria avrà il coraggio di dare loro spazio nei contesti critici.
Posso prepararti un’analisi tecnica più approfondita del paper Gemini Robotics (metodi, architetture, limiti), se vuoi. Vuoi che proceda?