Gemini 4 Argon Bikin Robot Belajar Melempar Bola, 7 Kali Berhasil Berturut-turut

Suara.com - Google membawa kemampuan AI ke level yang lebih nyata lewat Gemini 4 Argon. Model AI terbaru ini diklaim mampu membantu robot humanoid mempelajari keterampilan fisik hanya dengan mengamati video. 

Dalam pengujian bersama Apptronik, robot Apollo bahkan berhasil memasukkan tujuh lemparan bola berturut-turut.

Eksperimen ini memperlihatkan bagaimana AI tak hanya digunakan untuk mengolah teks, menulis kode, atau menjawab pertanyaan.

Google mengembangkan kemampuan Gemini 4 Argon agar bisa memahami lingkungan fisik, menghitung gerakan yang diperlukan, hingga menerjemahkan hasil pengamatannya menjadi instruksi yang dapat dijalankan robot.

Dalam pengujian internal Google, Argon diperlihatkan rekaman seseorang bermain cornhole, permainan melempar kantong kecil ke papan berlubang. 

Dari video tersebut, model memetakan koordinat spasial lingkungan, menghitung gerakan sendi tubuh yang dibutuhkan, lalu menyusun kode untuk membuat simulasi gerakannya.

Hasilnya kemudian diterapkan pada Apollo, robot humanoid buatan Apptronik. Google menyebut robot itu berhasil melakukan tujuh lemparan berturut-turut dalam pengujian di dunia nyata.

Menariknya, proses ini tidak berhenti pada meniru gerakan yang terlihat di video. Argon menghubungkan pengamatan visual dengan perhitungan spasial dan pembuatan kode untuk memindahkan keterampilan dari simulasi ke robot fisik.

Dari Video ke Gerakan Robot dalam Hitungan Jam

Google menyebut pendekatan tersebut sebagai Video-to-Sim-to-Real. Sesuai namanya, prosesnya dimulai dari video, dilanjutkan dengan pembuatan simulasi, lalu diterapkan pada perangkat fisik.

Pendekatan ini berpotensi memangkas salah satu pekerjaan yang menyita waktu dalam pengembangan robot, yakni membangun model simulasi secara manual. 

Google mengklaim proses yang biasanya membutuhkan waktu berminggu-minggu dapat dipersingkat menjadi hanya beberapa jam.

Jika pendekatan ini dapat diterapkan secara konsisten pada tugas yang lebih beragam, pengembang robot berpeluang menguji keterampilan baru dengan lebih cepat sebelum menerapkannya di dunia nyata.

Meski begitu, keberhasilan dalam satu eksperimen melempar bola belum otomatis membuktikan bahwa robot bisa mempelajari berbagai pekerjaan fisik dengan tingkat keberhasilan yang sama. 

Pengujian lebih luas tetap diperlukan untuk mengetahui seberapa andal metode tersebut di lingkungan dan kondisi yang berbeda.

Gemini 4 Argon Tak Cuma Mengandalkan Kemampuan Visual

Kemampuan memahami ruang dan gerakan menjadi salah satu aspek yang disorot Google dalam peluncuran Gemini 4 Argon pada 13 Oktober 2026.

Google menyatakan model ini meraih skor 87 persen pada Embodied Reasoning Question Answering (ERQA), tolok ukur yang menguji kemampuan AI memahami persoalan fisik dan spasial dalam lingkungan tiga dimensi. 

Menurut Google, hasil tersebut menempatkan Argon di atas model-model terdepan lain yang dibandingkan dalam pengujian itu.

Di luar robotika, Google juga memosisikan Argon sebagai model untuk pekerjaan kompleks di bidang pemrograman, sains, keuangan, hukum, dan keamanan siber. 

Model ini dirancang untuk menangani tugas bertahap yang membutuhkan analisis mendalam, bukan sekadar memberikan jawaban singkat.

Gemini 4 Argon mulai tersedia secara global bagi pengembang dan pelanggan perusahaan melalui API di Google AI Studio dan platform Gemini. 

Pelanggan Google AI Ultra juga dapat mengaksesnya melalui Google Antigravity, sementara pelanggan Google AI Ultra dan Pro bisa mencobanya melalui aplikasi Gemini serta Mode AI di Google Search.

Eksperimen Apollo memberi gambaran tentang arah pengembangan AI berikutnya: bukan hanya memahami instruksi manusia, tetapi juga membantu mesin melakukan sesuatu secara fisik. 

Tantangannya sekarang adalah membuktikan bahwa kemampuan tersebut dapat bekerja secara konsisten di luar skenario uji coba.