Модели Google Gemini Robotics делают роботов умнее

Десятилетиями роботы были символом будущего, появляясь в исследовательских лабораториях, научно-фантастических фильмах и на демонстрациях передовых промышленных прототипов. Теперь, благодаря недавним успехам в области искусственного интеллекта (ИИ), эти прототипы выходят за пределы контролируемых сред в реальные условия эксплуатации.

В частности, с помощью Gemini Robotics компания Google приближается к технологиям, необходимым для создания более умных роботов. Представленные 12 марта 2025 года модель Gemini Robotics и ее вспомогательная модель Gemini Robotics-ER (Embodied Reasoning) являются новейшими инновациями Google DeepMind.

Они построены на базе Gemini 2.0 — мультимодальной большой языковой модели (LLM), способной обрабатывать и генерировать различные типы данных, включая текст, изображения, аудио и видео, что способствует более гибкому и естественному взаимодействию. Эти модели переносят мультимодальные возможности Gemini 2.0 в физический мир, делая роботов более ловкими, интерактивными и интеллектуальными.

Например, в отличие от традиционных роботов, которые следуют фиксированным инструкциям, роботы с интеграцией Gemini Robotics могут обрабатывать визуальную информацию и язык. Это позволяет им принимать решения в реальном времени и адаптироваться к меняющимся условиям среды.

В этой статье мы рассмотрим Gemini Robotics и Gemini Robotics-ER, принципы их работы, а также ключевые особенности и области применения. Приступим!

Рис. 1. Gemini Robotics помогает роботам эффективно выполнять несколько задач.

Link to this sectionПредставляем Google Gemini Robotics#

Google Gemini Robotics — это продвинутая ИИ-модель, созданная для того, чтобы дать роботам способность воспринимать, рассуждать и взаимодействовать в физическом мире. Как модель типа «зрение-язык-действие» (VLA), она позволяет роботам обрабатывать инструкции, интерпретировать окружающую среду и выполнять сложные задачи с высокой точностью.

В то же время модель Gemini Robotics-ER улучшает способность робота понимать пространственные отношения: как объекты расположены, как они перемещаются и как взаимодействуют между собой. Это помогает роботам предвидеть действия и соответствующим образом корректировать свои движения.

Рассмотрим, например, задачу, где роботу нужно обернуть провод вокруг наушников. Gemini Robotics-ER помогает ему понять сцену, распознать форму и гибкость провода, определить структуру наушников и предсказать, как провод изогнется при движении. Затем Gemini Robotics переводит это понимание в действие, координируя обе руки для плавного манипулирования проводом, корректируя захват во избежание запутывания и обеспечивая надежную фиксацию.

Сочетая восприятие с действием, Gemini Robotics и Gemini Robotics-ER создают интеллектуальную систему, которая позволяет роботам эффективно выполнять сложные манипуляционные задачи в динамических средах.

Рис. 2. Обзор семейства моделей Gemini Robotics.

Link to this sectionИИ в робототехнике: изучаем, как работает Gemini Robotics#

Далее давайте подробнее рассмотрим каждую модель, чтобы лучше понять, как Gemini Robotics и Gemini Robotics-ER работают вместе, балансируя между гибкостью и быстротой действий.

С одной стороны, Gemini Robotics-ER использует два ключевых механизма: генерацию кода с нулевым обучением (zero-shot) и обучение в контексте на нескольких примерах (few-shot in-context learning, ICL). Благодаря генерации кода с нулевым обучением модель может создавать код для управления роботом на основе инструкций к задаче, изображений и данных в реальном времени без необходимости дополнительного обучения.

Аналогичным образом, благодаря обучению на нескольких примерах (few-shot learning), модель адаптируется к новым задачам, обучаясь всего на нескольких примерах, что снижает потребность в длительном обучении. Вместе эти методы позволяют роботу быстро выполнять сложные задачи и адаптироваться к новым вызовам с минимальными усилиями.

Gemini Robotics, с другой стороны, создана для скорости и эффективности. Она использует гибридную систему, состоящую из облачной основы и бортового декодера действий. Облачная основа быстро обрабатывает информацию, при этом задержка от запроса до ответа составляет менее 160 миллисекунд.

Затем бортовой декодер помогает преобразовывать эти данные в действия в реальном времени. Эта комбинированная система обеспечивает общее время отклика около 250 миллисекунд при скорости управления 50 действий в секунду.

Рис. 3. Понимание того, как Gemini Robotics поддерживает управление роботами в реальном времени.

Link to this sectionКлючевые возможности Gemini Robotics#

Вот краткий обзор основных характеристик Gemini Robotics:

• Универсальность: Она может адаптироваться к изменениям освещения, фона и объектов, сохраняя точность. Она также понимает перефразированные или мультиязычные команды и может корректировать движения для различных условий.

• Интерактивность: Эта модель может обрабатывать широкий спектр команд на естественном языке и реагировать интуитивно. Она также корректирует свои действия на основе изменений в окружающей среде в реальном времени, что делает ее идеальной для сотрудничества человека и робота.

• Ловкость: Робот, работающий на этой модели, может выполнять сложные и точные задачи, такие как складывание оригами или обращение с хрупкими предметами. Будь то пошаговый процесс или быстрые действия, модель поможет выполнить их эффективно.

• Многообразие воплощений: Она работает на различных роботизированных платформах, таких как двурукие системы и гуманоидные роботы, практически без необходимости дообучения. Она быстро адаптируется к новым задачам, сохраняя высокую производительность.

Рис. 4. Google Gemini Robotics работает на различных роботизированных платформах.

Link to this sectionКлючевые возможности Gemini Robotics-ER#

Вот обзор некоторых ключевых особенностей Gemini Robotics-ER, которые помогают роботам понимать мир и взаимодействовать с ним:

• Детекция объектов и отслеживание: Ее можно использовать для идентификации и отслеживания объектов как в 2D, так и в 3D пространствах. Используя запросы на естественном языке, она помогает роботам находить объекты и предсказывать их положение, будь то на основе типа, местоположения или функции.

• Указание: Эта функция позволяет модели указывать на конкретные объекты или части изображения с помощью точных координат. Ее можно использовать, чтобы помочь роботам находить целые объекты, части объектов или даже пустые места.

• Предсказание захвата: Gemini Robotics-ER может использоваться для определения наилучшего способа захвата объектов в зависимости от их формы и функции. Она предсказывает, где именно нужно выполнить захват — будь то банан или ручка чашки, позволяя роботам бережно обращаться с предметами.

• Рассуждение о траектории: Модель можно использовать для планирования путей перемещения путем предсказания последовательности действий. Например, она может направлять руку робота к инструменту или определять путевые точки для выполнения конкретной задачи, помогая роботу завершать дела эффективно.

• Соответствие нескольких видов: Эта функция помогает модели понимать 3D-структуры путем сравнения того, как объекты выглядят под разными углами. Ее можно использовать для улучшения пространственного мышления, позволяя роботам лучше взаимодействовать с объектами в динамической среде.

Рис. 5. Gemini Robotics-ER может выполнять различные задачи.

Link to this sectionПрименение моделей Google Gemini Robotics#

Теперь, когда мы обсудили ключевые возможности Gemini Robotics и Gemini Robotics-ER, давайте углубимся в их реальное применение в различных отраслях.

Link to this sectionGoogle Gemini Robotics можно использовать в производстве#

Когда дело касается производства, точность и скорость важны, но именно адаптивность делает рабочий процесс плавным. Например, промышленный робот под управлением Gemini может собрать систему шкивов, идентифицируя нужные компоненты, правильно их размещая и работая с гибкой резинкой с точно выверенным усилием.

Он может растянуть резинку, накинуть ее на шкивы и закрепить без разрывов или перекосов. Если настройки меняются или задача варьируется, робот может адаптироваться без необходимости длительного перепрограммирования. Эта интеллектуальная автоматизация снижает количество ошибок, повышает эффективность и обеспечивает бесперебойную работу производственных процессов.

Рис. 6. Двурукий промышленный робот точно надевает резинку на систему шкивов.

Link to this sectionУмные дома под управлением Gemini Robotics#

Напряженный график может усложнить выполнение домашних дел. Умные роботы могут взять на себя такие задачи, как уборка, сортировка продуктов и даже помощь в приготовлении пищи, делая повседневную жизнь проще.

Это может выглядеть как робот, упаковывающий обед: он аккуратно выбирает и помещает продукты внутрь, регулируя хват, чтобы не повредить хрупкие предметы, такие как фрукты или банки. Даже если расстановка изменится, робот сможет адаптироваться самостоятельно, облегчая повседневные обязанности с минимальным контролем.

Рис. 7. Гуманоидный робот аккуратно упаковывает обед.

Link to this sectionПлюсы и минусы использования Gemini Robotics#

Gemini Robotics расширяет возможности роботов — от точного производства до помощи в умном доме. Вот основные преимущества использования Gemini Robotics в различных приложениях:

• Минимальные требования к обучению: В отличие от традиционных роботов, роботы на базе Gemini Robotics могут учиться на нескольких демонстрациях, что сокращает расходы на обучение и упрощает развертывание.
• Повышенная безопасность: В опасных условиях роботы с интеграцией Gemini Robotics могут выполнять рискованные задачи, снижая риск травматизма для людей.
• Настраиваемые функции: Гибкость Gemini Robotics означает, что её можно адаптировать под специфические нужды разных отраслей или отдельных компаний, что позволяет создавать специализированные приложения и уникальные решения.

Хотя Gemini Robotics предлагает ряд преимуществ, важно также учитывать следующие ограничения:

• Сложности с пространственными отношениями: Модели могут испытывать трудности с отслеживанием пространственных связей на длинных видеопоследовательностях, что влияет на их способность следить за объектами и понимать их положение с течением времени.
• Недостаток численной точности: Предсказания модели, такие как точки и ограничивающие прямоугольники (bounding boxes), могут быть недостаточно точными для задач, требующих тонкого управления, например, при выполнении деликатных робототехнических операций.
• Сложные задачи: Gemini Robotics может испытывать трудности с решением сложных задач, требующих многоступенчатого рассуждения и точных движений, особенно в новых или незнакомых ситуациях.

Link to this sectionБудущее ИИ в робототехнике#

По мере развития ИИ такие модели, как Gemini Robotics и Gemini Robotics-ER, формируют будущее робототехники. Будущие улучшения, вероятно, будут сосредоточены на совершенствовании многоступенчатого логического вывода, что позволит роботам разбивать задачи на логические шаги для достижения большей точности.

Еще одной ключевой областью разработок, над которой планирует работать Google DeepMind, является обучение на основе симуляций. Обучаясь в виртуальных средах перед развертыванием в реальном мире, роботы смогут совершенствовать свои навыки принятия решений и движений, минимизируя ошибки в практических задачах.

По мере эволюции этих технологий они могут проложить путь к будущему, в котором роботы станут более автономными, адаптивными и способными беспрепятственно работать бок о бок с людьми в повседневной жизни.

Link to this sectionОсновные выводы#

Gemini Robotics — это большой шаг вперед в автоматизации на базе ИИ, связывающий цифровой интеллект с физическими задачами реального мира. Объединяя зрение, язык и обучение на основе действий, такие роботы могут выполнять сложные задачи с точностью и адаптивностью.

По мере того как роботы становятся умнее, они, вероятно, будут играть все большую роль в повседневной жизни, меняя то, как люди и машины работают вместе. Этот прогресс приближает нас к интеллектуальному, более связанному миру, где автоматизация на базе ИИ улучшает как промышленность, так и повседневные дела.

Становись частью нашего растущего сообщества! Посети наш GitHub-репозиторий, чтобы глубже погрузиться в ИИ. Хочешь начать свои собственные проекты в области компьютерного зрения? Ознакомься с нашими вариантами лицензирования. Узнай больше об ИИ в производстве и Vision AI в автомобильной промышленности на страницах наших решений!