Google DeepMind, 10 Kasım 2026’da robotları yöneten yapay zekâ modelinin yeni sürümü Gemini Robotics 2.5’i tanıttı. Şirket, modeli bugüne kadarki en yetenekli görme-dil-eylem (VLA) modeli olarak tanımlıyor. Bu tür modeller, kameradan gelen görüntüyü ve verilen talimatı anlayıp robotun kollarını ve ellerini hareket ettirecek komutlara dönüştürüyor.
DeepMind’a göre yeni sürüm, robotların öğrenebildiği becerilerin hem çeşitliliğini hem de bu becerileri edinme hızını artırıyor. Hedef, robotların laboratuvardan çıkıp düzensiz ve öngörülemeyen gerçek ortamlarda insanlara daha fazla işte yardım edebilmesi.
Üç alanda ilerleme
DeepMind, Gemini Robotics 2.5’in üç temel alanda öne çıktığını söylüyor: el becerisi, güvenilirlik ve güvenlik. Model, 200’den fazla farklı görevde değerlendirildi. Bu görevler arasında maşayla yemek servis etmek, hediye kutusuna fiyonk bağlamak ve pipetle sıvı aktarmak gibi ince işler var. Kurdele gibi şekil değiştiren nesneler robotlar için oldukça zor kabul ediliyor; bu nedenle Apptronik’in beş parmaklı eline sahip Apollo 2 insansı robotunun fiyonk bağlayabilmesi dikkat çekici bir adım olarak görülüyor.
Şirketin değerlendirmelerine göre model, önceki temel modellere kıyasla görev türüne bağlı olarak yüzde 30 ile yüzde 100 arasında daha yüksek başarı elde ediyor ve görevleri yüzde 20 ile 30 arasında daha hızlı tamamlıyor. Ancak Ars Technica, bu sonuçların laboratuvar testlerine dayandığına dikkat çekiyor.
Mercedes-Benz fabrikalarında gerçek dünya testi
Modelin gerçek bir iş ortamındaki performansını ölçmek için DeepMind, Apptronik ve Mercedes-Benz ile iş birliği yaptı. Apollo 2 insansı robotları, Macaristan’ın Kecskemét ve Almanya’nın Sindelfingen kentlerindeki aktif otomobil üretim hatlarında çalıştırıldı. Robotlar, toplu kutulardaki metal parçaları alıp her araç için gereken sırayla düzenli tepsilere yerleştirdi. Otomotivde “kitting” denen bu tekrarlı ve yorucu işte yüzde 96 başarı oranına ulaşıldı.
Bu kurulumda iş akışını DeepMind’ın akıl yürütme modeli Gemini Robotics ER takip ederken, robotun elleri ve kolları Gemini Robotics 2.5 ile yönetildi. Apptronik’in kurucu ortağı ve CEO’su Jeff Cardenas, modellerin birkaç haftalık ek eğitimle büyük ölçüde geliştiğini ve Mercedes-Benz üretimine çok az performans kaybıyla aktarıldığını söyledi.
Yine de yüzde 96, insanların neredeyse hiç hata yapmadığı bir iş için hâlâ yeterli olmayabilir. Ars Technica’ya konuşan DeepMind direktörü Kanishka Rao, kalan yüzde 4’lük farkı kapatmanın “dik bir yol” olacağını belirtti. DeepMind Robotik Başkanı Carolina Parada ise tek bir işte çok iyi olmakla genel amaçlı olmak arasında bir denge kurulması gerektiğini vurguladı.
Robotlar için güvenlik ve açık jailbreak testi
Robotlar insanların yaşadığı ve çalıştığı alanlara girdikçe fiziksel güvenlik daha da önemli hâle geliyor. Gemini Robotics 2.5, çalışma anında akıl yürüterek fiziksel tehlikelerden kaçınabiliyor. DeepMind’ın değerlendirmelerinde bu özellik, engellerin bulunduğu ortamlarda güvenli görev tamamlamayı yüzde 33, yakında insanlar olduğunda ise yüzde 43 artırdı.
Şirket ayrıca robotlara özgü kandırma girişimlerini ölçmek için ASIMOV-Jailbreak adlı açık kaynaklı yeni bir test seti yayımladı. Test seti, güvensiz istekleri farklı sahnelerde gizleyen çok sayıda komut içeriyor. DeepMind’ın blogundaki verilere göre şirketin öncü modeli Gemini 4 Argon bu testte yüzde 99,5 dayanıklılık gösterirken, önceki temel model Gemini Robotics ER 2’nin oranı yüzde 82’de kalıyordu. Veri seti, bedenli yapay zekâ üzerinde çalışan herkesin kullanımına açık.
Argon, robot eğitimini hızlandırdı
Robotları eğitmenin en büyük sorunlarından biri, metin modellerinin aksine yeterli miktarda fiziksel verinin bulunmaması. DeepMind, Gemini 4 Argon’u bir simülasyon motoru gibi kullandığını açıkladı. Argon, gerçek bir kamera görüntüsünden binlerce farklı deneme çalışması üretip gerçekçi bir dijital ikiz oluşturabiliyor. Bu sentetik veriler gerçek eğitim gösterimleriyle birleştirilince robot yeni sahnelere ve nesnelere daha hızlı uyum sağlıyor. Argon ayrıca videolardan başarısızlıkların nedenlerine dair hipotezler üretip iyileştirmelerin test edilmesine de yardım ediyor.
Herkese açık değil
Gemini Robotics 2.5 şimdilik genel kullanıma açık değil; Agile Robots, Apptronik ve Boston Dynamics gibi robotik iş ortaklarına sunuluyor. Ars Technica’ya göre model şu an bulut sunucularında çalışıyor; bu da gecikme anlamına geliyor.
Yine de bu duyuru, “fiziksel yapay zekâ” alanında yarışın hız kazandığını gösteriyor. Büyük dil modelleri artık yalnızca sohbet etmiyor; robotların eğitimini hızlandırıyor, fabrikada gerçek işler yapan makinelerin beynine dönüşüyor. Bu da güvenlik testlerinin ve şeffaf değerlendirme ölçütlerinin her zamankinden daha önemli olduğu anlamına geliyor.
Kaynak: Google DeepMind blogu, Ars Technica
