Googleがロボット向け新モデル「Gemini 4 Argon for Robotics」を発表
Googleが物理推論とシミュレーションに特化したロボット向けAIモデル「Gemini 4 Argon for Robotics」を公開。ERQAベンチマークで87%を記録した。
Googleは10月13日、ロボットの物理的な状況を理解・制御し、シミュレーションの構築や動作の改善を行うモデル「Gemini 4 Argon for Robotics」を発表した。aitimes.comが伝えた。
このモデルは動画、3D空間、物理法則を同時に推論し、ロボットが複雑なタスクを実行したり、シミュレーション上で動作を練習したりすることを支援する。Google DeepMindのRTシリーズ（RT-1、RT-2）のようなロボットを直接制御するVLAモデルとは異なり、Argonは高次の推論とシミュレーションを担う設計エンジンとして位置づけられている。
MuJoCoなどの物理シミュレーション環境を自動構築し、汎用VLAモデルのタスク成功率を最大化するための大規模な学習データを生成する。別途ツールを使わずに推論のみでERQA（Embodied Reasoning Question Answering）ベンチマークで87%を記録した。デモではBoston Dynamicsの四足歩行ロボットSpotを制御し、ペダル式ゴミ箱のペダルを踏んでふたを開け、飲料缶を捨てる動作を実演した。
生成したシミュレーション学習データにより、汎用VLAモデルのタスク成功率は56%から75%に向上した。
このモデルはGoogle AI Ultraサブスクライバー向けにGoogle AI StudioとGoogle Antigravityで提供され、ロボット制御やシミュレーションアプリケーション向けの開発者ツールとSDKも用意される。
従来のロボット制御モデルとの違い
Google DeepMindはこれまで、大規模なロボットのナビゲーションと操作のデモデータから学習し、直接駆動コマンドを発行するVLAモデルのRTシリーズ（RT-1、RT-2）をロボット制御の標準として開発してきた。Argonはこうした末端の制御モデルではなく、より上位の推論とシミュレーションを担う点が異なる。
よくある質問
Gemini 4 Argon for Roboticsはどこで利用できますか？
Google AI Ultraサブスクライバー向けにGoogle AI StudioとGoogle Antigravityで提供され、ロボット制御やシミュレーションアプリケーション向けの開発者ツールとSDKも用意されています。
ERQAベンチマークでのスコアは？
別途ツールを使わずに推論のみで87%を記録しました。
シミュレーション学習データの効果は？
生成したシミュレーション学習データにより、汎用VLAモデルのタスク成功率が56%から75%に向上しました。