「Google DeepMind、クラウド不要のAIロボット制御登場」

2025年6月24日、Google DeepMindは新しいAIモデル「Gemini Robotics On-Device」を発表しました。このモデルは、ロボットの制御を行うために設計されており、オフラインでの動作が可能です。特に低レイテンシが要求される環境やネットワークに依存しない状況での利用が強調されています。

Gemini Robotics On-Deviceの特徴

この新しいAIモデルは、3月に発表された「Gemini Robotics」をベースに開発されており、ロボット上でローカル実行に最適化されています。ネットワークに接続せずに動作するため、環境に左右されず、スムーズな推論処理が可能です。具体的には、自然言語の指示に従い、バッグのジッパーを開けたり、服を折りたたんだりといった複雑なタスクを実行できる機能を備えています。

性能評価

DeepMindのテストによると、Gemini Robotics On-Deviceは、汎化性能や指示への追従性、タスクへの適応性において、従来のオンデバイスモデルを上回る成果を上げています。以下の表に、各性能のベンチマーク結果があります：

汎化性能のベンチマーク結果

指示への追従性のベンチマーク結果

タスクへの適応性のベンチマーク結果

まとめ

Gemini Robotics On-Deviceは、ロボティクス分野における新たな進展を示しており、様々な環境での利用に適したAIソリューションを提供します。オフラインでも高性能を発揮できるこの技術は、今後のロボティクスの発展に大いに寄与することでしょう。

🧠 編集部より：

Google DeepMindのGemini Robotics On-Deviceについての補足説明

概要

Google DeepMindが発表した「Gemini Robotics On-Device」は、ローカルで動作するAIモデルで、ネットワーク接続のない状況でも優れた性能を発揮します。特に、ロボットが低レイテンシでタスクを実行する必要がある環境に最適です。この新モデルは、3月に発表された「Gemini Robotics」を基盤とし、ロボット上での実行に特化しています。

特徴

• 低遅延: ネットワークを介さず、即時反応が可能です。
• 高度なタスク実行: 自然言語の指示に基づき、具体的な作業（例: バッグのジッパーを開ける、服を折りたたむなど）が行えます。
• 優れた汎化性能: 従来のモデルと比較して、未知のデータに対する適応能力が向上しています。

ベンチマーク結果

DeepMindのテストによって、Gemini Robotics On-Deviceは次の領域で優れた性能を示しています：

• 汎化性能
• 指示への追従性
• タスクへの適応性

それぞれのベンチマーク結果は以下の画像に示されています：

背景情報

ローカルAIの開発は、IoT（IoTデバイス）や自立型ロボットが進化する中で重要なトピックとなっています。特に、遅延を最小限に抑えることが求められる状況（自動運転、医療ロボットなど）では、クラウド依存からの脱却が鍵となります。

豆知識

• 「Gemini」という名称は、双子座に由来し、2つの異なる物体や観点を組み合わせることを示しています。
• AI技術は年々進化しており、今後も私たちの日常生活にますます浸透していくでしょう。

関連リンク

• Google DeepMindの公式情報ページ
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この技術の進展により、日常の生活がどのように変わるのか、楽しみですね！

• キーワード: ロボット制御AIモデル