{"id":32563,"date":"2026-04-17T02:00:00","date_gmt":"2026-04-17T02:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=32563"},"modified":"2026-04-17T02:00:00","modified_gmt":"2026-04-17T02:00:00","slug":"google-presenta-gemini-robotics-er-1-6-su-modelo-de-ia-para-mejorar-el-razonamiento-robotico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=32563","title":{"rendered":"Google presenta Gemini Robotics-ER 1.6, su modelo de IA para mejorar el razonamiento rob\u00f3tico"},"content":{"rendered":"
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La compa\u00f1\u00eda Google<\/a> ha presentado Gemini Robotics-ER 1.6, una nueva versi\u00f3n de su modelo de razonamiento para rob\u00f3tica orientado a tareas en entornos f\u00edsicos. La compa\u00f1\u00eda se\u00f1ala que esta actualizaci\u00f3n mejora el razonamiento espacial, la comprensi\u00f3n multivista y la detecci\u00f3n del \u00e9xito de una tarea, adem\u00e1s de incorporar una nueva capacidad de lectura de instrumentos industriales.<\/p>\n

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Gemini Robotics-ER 1.6 mejora el razonamiento espacial y la percepci\u00f3n visual en robots para tareas del mundo real.<\/figcaption><\/figure>\n

El modelo est\u00e1 disponible para desarrolladores a trav\u00e9s de la Gemini API y Google AI Studio. Seg\u00fan la informaci\u00f3n difundida por la empresa, Gemini Robotics-ER 1.6 puede actuar como sistema de razonamiento de alto nivel para un robot y ejecutar tareas mediante el uso nativo de herramientas como Google Search, modelos de visi\u00f3n-lenguaje-acci\u00f3n (VLA) y otras funciones definidas por terceros.<\/p>\n

Mejoras en razonamiento espacial, multivista y lectura de instrumentos<\/h2>\n

Google asegura que Gemini Robotics-ER 1.6 supera tanto a Gemini Robotics-ER 1.5 como a Gemini 3.0 Flash en capacidades de razonamiento f\u00edsico y espacial, especialmente en funciones como se\u00f1alar objetos, contar elementos y determinar si una tarea se ha completado correctamente. La compa\u00f1\u00eda precisa adem\u00e1s que las pruebas de lectura de instrumentos se realizaron con agentic vision activado, salvo en Gemini Robotics-ER 1.5, que no es compatible con esa funci\u00f3n.<\/p>\n

Entre las capacidades destacadas figura el uso de puntos como paso intermedio para resolver tareas m\u00e1s complejas. Ese mecanismo permite, por ejemplo, localizar objetos con precisi\u00f3n, contarlos, establecer relaciones espaciales, definir trayectorias o comprobar restricciones. En uno de los ejemplos descritos, el modelo identific\u00f3 correctamente 2 martillos, 1 tijera, 1 brocha, 6 alicates y un conjunto de herramientas de jardiner\u00eda, y evit\u00f3 se\u00f1alar objetos inexistentes en la imagen, como una carretilla o un taladro Ryobi.<\/p>\n

Aplicaci\u00f3n en autonom\u00eda rob\u00f3tica e inspecci\u00f3n industrial<\/h2>\n

La detecci\u00f3n del \u00e9xito de una tarea es otro de los \u00e1mbitos reforzados en esta versi\u00f3n. Google indica que el sistema mejora el razonamiento con m\u00faltiples vistas de c\u00e1mara, una capacidad relevante en configuraciones rob\u00f3ticas que combinan, por ejemplo, c\u00e1maras cenitales y c\u00e1maras montadas en la mu\u00f1eca del robot. En el caso expuesto por la empresa, el modelo utiliza varias fuentes de v\u00eddeo para decidir cu\u00e1ndo se ha completado la acci\u00f3n de introducir un bol\u00edgrafo azul en un portal\u00e1pices negro.<\/p>\n

La nueva funci\u00f3n de lectura de instrumentos surge, seg\u00fan la compa\u00f1\u00eda, de su colaboraci\u00f3n con Boston Dynamics y de necesidades asociadas a la inspecci\u00f3n de instalaciones. En ese contexto, robots como Spot pueden recorrer una planta y capturar im\u00e1genes de term\u00f3metros, man\u00f3metros, visores de nivel y pantallas digitales. Google afirma que Gemini Robotics-ER 1.6 puede interpretar man\u00f3metros circulares, indicadores verticales de nivel y lecturas digitales modernas.<\/p>\n

La lectura de estos equipos exige identificar con precisi\u00f3n agujas, niveles de l\u00edquido, l\u00edmites de recipientes, marcas de escala y texto asociado a unidades de medida. En algunos casos tambi\u00e9n requiere combinar varias agujas correspondientes a distintos decimales o estimar niveles teniendo en cuenta distorsiones de perspectiva. Para ello, el modelo emplea agentic vision, una t\u00e9cnica que combina razonamiento visual y ejecuci\u00f3n de c\u00f3digo, con pasos intermedios como ampliaci\u00f3n de imagen, se\u00f1alamiento de referencias y estimaci\u00f3n de proporciones e intervalos.<\/p>\n

Seguridad y acceso para desarrolladores<\/h2>\n

Google sostiene que Gemini Robotics-ER 1.6 es su modelo de rob\u00f3tica m\u00e1s seguro hasta la fecha. Seg\u00fan los datos comunicados, mejora el cumplimiento de las pol\u00edticas de seguridad de Gemini en tareas adversariales de razonamiento espacial y tambi\u00e9n muestra una mayor capacidad para respetar restricciones f\u00edsicas, como no manipular l\u00edquidos o no recoger objetos de m\u00e1s de 20 kilogramos.<\/p>\n

La empresa a\u00f1ade que, en pruebas sobre identificaci\u00f3n de riesgos de lesi\u00f3n en escenarios de texto y v\u00eddeo basados en partes reales de accidentes, los modelos Gemini Robotics-ER obtienen mejores resultados que Gemini 3.0 Flash, con incrementos del 6% en texto y del 10% en v\u00eddeo. Junto con el lanzamiento, Google ha publicado un Colab para desarrolladores con ejemplos de configuraci\u00f3n y uso del modelo en tareas de razonamiento embodied y ha invitado a la comunidad a remitir entre 10 y 50 im\u00e1genes etiquetadas de fallos espec\u00edficos para mejorar futuras versiones.<\/p>\n

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