A Google DeepMind acaba de elevar a fasquia da automação industrial a um nível sem precedentes. No último dia 10 de novembro, a gigante tecnológica revelou o Gemini Robotics 2.5, o seu mais recente modelo de visão-linguagem-ação (VLA), que já está a mostrar serviço no “chão de fábrica”. Num programa piloto que deve estar a deixar muitos gestores industriais em alerta, a nova IA está a dar vida aos humanoides Apollo, da Apptronik, nas linhas de produção da Mercedes-Benz.
O resultado que está a dominar as manchetes desta parceria metálica é uma taxa de sucesso de 96% numa tarefa real de kitting (preparação de kits) no setor automóvel. Os robôs Apollo, equipados com o Gemini 2.5, foram destacados para as fábricas da Mercedes-Benz em Sindelfingen, na Alemanha, e Kecskemét, na Hungria. Ali, a sua missão era retirar suportes metálicos de contentores de peças a granel e organizá-los em tabuleiros de sequenciação para a linha de montagem. Não estamos a falar de uma demonstração controlada em laboratório; é uma prova de conceito numa linha de produção ativa de um dos fabricantes de automóveis mais exigentes do mundo. Segundo a DeepMind, o novo modelo apresenta uma taxa de sucesso entre 30% a 100% superior e é 20% a 30% mais rápido em mais de 200 tarefas testadas, comparativamente às versões anteriores.
O humanoide Apollo, com 1,73 m de altura e cerca de 73 kg, foi concebido para operar em espaços desenhados para seres humanos, conseguindo levantar cargas de até 25 kg. O piloto na Mercedes-Benz utiliza, na verdade, dois modelos de IA em tandem: um modelo Gemini Robotics ER (Embodied Reasoning) gere o fluxo de trabalho global, enquanto o Gemini Robotics 2.5 trata do controlo motor fino dos braços e mãos. A DeepMind também sublinhou melhorias significativas na segurança, referindo que as novas capacidades de orientação aumentaram a conclusão segura de tarefas em 33% na presença de obstáculos e em 43% junto a pessoas.
Por que é que isto é importante?
Não se trata apenas de mais um robô numa fábrica. É um autêntico embate de titãs, colocando o “cérebro” de IA da Google contra os seus rivais na corrida para criar uma força de trabalho humanoide polivalente e viável. Enquanto outras empresas se ficam por demonstrações impressionantes, a Google, a Apptronik e a Mercedes-Benz estão a testar o limite da sua solução numa linha de produção real de carros de luxo.
A taxa de sucesso de 96% é um marco formidável, mas, como a própria DeepMind admite, “o caminho dos 96% para os 99,9999% vai ser íngreme”. Esse diferencial de 4% — que representa peças derrubadas ou posicionamentos incorretos — é o abismo brutalmente difícil que separa um piloto promissor de uma solução de fabrico escalável e totalmente autónoma (lights-out manufacturing). Ainda assim, ao implementar um humanoide capaz de aprender e adaptar-se, em vez de apenas repetir um programa rígido e único, esta colaboração representa um salto significativo rumo a um futuro onde os robôs não se limitam a substituir tarefas mecânicas, mas lidam com trabalho complexo e variável lado a lado com os humanos.