O Google DeepMind acaba de lançar a próxima evolução de sua IA focada em robótica, e é o tipo de desenvolvimento que faz você repensar o que as máquinas serão capazes de fazer no futuro muito próximo. O Gemini Robotics ER 2, agora disponível em pré-visualização pública por meio da Gemini API e do Google AI Studio, foi projetado para servir como um “cérebro” de raciocínio de alto nível para sistemas robóticos, processando dados de vídeo e espaciais para ajudar os robôs a realmente compreenderem o mundo físico ao redor deles.
O que o Gemini Robotics ER 2 realmente faz
O modelo representa um avanço significativo no que a indústria chama de “raciocínio incorporado”. Ele observa feeds de vídeo, compreende o espaço tridimensional, detecta objetos, prevê para onde as coisas estão se movendo e descobre como usar ferramentas para realizar tarefas complexas.
O ER 2 suporta colaboração multi-robô, o que significa que pode coordenar várias máquinas trabalhando juntas em um objetivo compartilhado. Ele também gerencia a colaboração humano-robô, permitindo que pessoas e máquinas operem como uma equipe.
O modelo se integra às variantes Gemini Robotics VLA, que realizam o controle físico direto. O ER 2 faz o pensamento, a VLA executa as ações.
O Google DeepMind vem construindo em direção a este momento de forma metódica. O primeiro modelo Gemini Robotics foi anunciado em março de 2025. Uma versão subsequente, Gemini Robotics ER 1.6, foi lançada em abril de 2026 e introduziu a capacidade de leitura de instrumentos por meio de uma colaboração com a Boston Dynamics. O ER 2 expande essas bases com raciocínio espacial e temporal aprimorados, incluindo detecção de objetos, previsão de trajetória e correspondência de múltiplas visões.
Boston Dynamics e Agility Robotics estão entre as empresas que testam e desenvolvem junto com o DeepMind.
Por que a criptomoeda deveria se importar com o cérebro de um robô
O ponto de conexão mais óbvio são as redes de infraestrutura física descentralizada, comumente conhecidas como DePIN. Esses projetos visam construir infraestrutura do mundo real, desde redes sem fio até grades de sensores e clusters de computação, usando incentivos em tokens em vez de despesas de capital corporativas tradicionais.
Então há a perspectiva do agente de IA. Projetos de criptomoedas que constroem plataformas de agentes autônomos têm sido algumas das narrativas mais comentadas do último ano. A maioria desses agentes existe puramente em software, negociando tokens ou gerenciando posições on-chain. A extensão lógica da IA agencial são os agentes incorporados, inteligência de software que controla hardware físico. O Gemini Robotics ER 2 é essencialmente o modelo para como essa transição ocorre no nível do modelo.
O que os investidores devem observar
Tokens DePIN vinculados à infraestrutura de robótica, redes de sensores e computação no mundo físico podem ver um renascimento do interesse narrativo à medida que empresas de IA mainstream validam a importância da implantação de IA física.
O risco é que o Google e seus parceiros de hardware simplesmente construam toda a pilha por conta própria, desde o modelo de raciocínio até o controle direto e a infraestrutura em nuvem, deixando nenhum espaço para alternativas descentralizadas. As parcerias do DeepMind com a Boston Dynamics e a Agility Robotics sugerem uma abordagem verticalmente integrada que pode ser difícil de competir para ecossistemas abertos ou descentralizados apenas por capacidade.