Модели Google Gemini Robotics обеспечивают работу более интеллектуальных роботов

На протяжении десятилетий роботы символизировали будущее, появляясь в исследовательских лабораториях, научно-фантастических фильмах и демонстрациях передовых промышленных прототипов. Теперь, благодаря недавнему прогрессу в области искусственного интеллекта (ИИ), эти прототипы выходят за пределы контролируемой среды и находят применение в реальном мире. 

В частности, с помощью Gemini Robotics компания Google делает шаг к технологиям, необходимым для создания более умных роботов. Модель Gemini Robotics и ее сопутствующая модель Gemini Robotics-ER (Embodied Reasoning), выпущенные 12 марта 2025 года, являются последними инновациями Google DeepMind. 

Они построены на базе Gemini 2.0, мультимодальной большой языковой модели (LLM), которая может обрабатывать и генерировать различные типы данных, включая текст, изображения, аудио и видео, что облегчает более универсальное и естественное взаимодействие. Эти модели переносят мультимодальные возможности Gemini 2.0 в физический мир, позволяя создавать более ловких, интерактивных и интеллектуальных роботов.

Например, в отличие от традиционных роботов, которые следуют фиксированным инструкциям, роботы, интегрированные с моделями Gemini Robotics, могут обрабатывать визуальную и языковую информацию. Это позволяет им принимать решения в режиме реального времени и адаптироваться к изменяющимся условиям.

В этой статье мы рассмотрим Gemini Robotics и Gemini Robotics-ER, принципы работы этих моделей, их ключевые особенности и области применения. Начнем!

‍

Представляем Google Gemini Robotics

Google Gemini Robotics — это продвинутая модель ИИ, разработанная для того, чтобы дать роботам возможность воспринимать, рассуждать и взаимодействовать в физическом мире. Как модель vision-language-action (VLA), она позволяет роботам обрабатывать инструкции, интерпретировать свое окружение и выполнять сложные задачи с высокой точностью.

Между тем, модель Gemini Robotics-ER улучшает способность робота понимать пространственные отношения того, как расположены объекты, как они двигаются и как они взаимодействуют. Это помогает роботам предвидеть действия и соответствующим образом корректировать свои движения. 

Например, рассмотрим задачу, когда роботу необходимо обернуть провод вокруг наушника. Gemini Robotics-ER помогает ему понять сцену, распознать форму и гибкость провода, определить структуру наушника и предсказать, как провод будет изгибаться при движении. Затем Gemini Robotics преобразует это понимание в действие, координируя обе руки для плавного манипулирования проводом, регулируя захват, чтобы избежать спутывания, и обеспечивая надежную обертку.

Благодаря сочетанию восприятия и действия, Gemini Robotics и Gemini Robotics-ER создают интеллектуальную систему, которая позволяет роботам эффективно выполнять сложные задачи в динамичных средах.

‍

ИИ в робототехнике: изучение принципов работы Gemini Robotics

Далее давайте подробнее рассмотрим каждую модель, чтобы лучше понять, как Gemini Robotics и Gemini Robotics-ER работают вместе, чтобы сбалансировать гибкость и быстрые действия. 

С одной стороны, Gemini Robotics-ER использует два ключевых механизма: генерацию кода с нуля и обучение с небольшим количеством примеров (ICL). Благодаря генерации кода с нуля модель может создавать код для управления роботом на основе инструкций по задаче, изображений и данных в реальном времени, не требуя дополнительного обучения. 

Аналогично, с помощью few-shot learning модель адаптируется к новым задачам, обучаясь на нескольких примерах, что снижает потребность в длительном обучении. В совокупности 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 встроенного декодера действий. Облачная основа быстро обрабатывает информацию, задержка от запроса до ответа составляет менее 160 миллисекунд. 

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

‍

Ключевые возможности Gemini Robotics 

Вот краткий обзор ключевых особенностей Gemini Robotics:

• Универсальность: Он может адаптироваться к изменениям освещения, фона и объектов, сохраняя при этом точность. Он также понимает перефразированные или многоязычные команды и может корректировать движения для различных условий.
  
  
• Интерактивность: Эта модель может обрабатывать широкий спектр команд на естественном языке и интуитивно реагировать. Она также корректирует свои действия в зависимости от изменений окружающей среды в реальном времени, что делает ее идеальной для совместной работы человека и робота.
  
  
• Ловкость: Робот, управляемый этой моделью, может выполнять сложные, точные задачи, такие как складывание оригами или обращение с хрупкими предметами. Будь то пошаговый процесс или быстрые действия, модель может помочь эффективно их выполнить.

• Множественные воплощения: Он работает на различных роботизированных платформах, таких как системы с двумя манипуляторами и гуманоидные роботы, с небольшой тонкой настройкой. Он быстро адаптируется к новым задачам, сохраняя при этом высокую производительность.

‍

Ключевые возможности Gemini Robotics - ER

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

• Обнаружение объектов и отслеживание: Может использоваться для идентификации и отслеживания объектов как в 2D, так и в 3D-пространствах. Используя запросы на естественном языке, помогает роботам находить объекты и прогнозировать их положение, будь то на основе типа, местоположения или функции.
  
  
• Указание: Эта функция позволяет модели точно определять конкретные объекты или части внутри изображения, используя точные координаты. Его можно использовать, чтобы помочь роботам находить целые объекты, части объектов или даже пустые места.

• Предсказание захвата: Gemini Robotics-ER можно использовать для определения наилучшего способа захвата объектов в зависимости от их формы и функции. Он предсказывает, где захватить предмет, будь то банан или ручка чашки, позволяя роботам бережно обращаться с предметами.
  
  
• Логическое обоснование траектории: Модель можно использовать для планирования путей движения, прогнозируя последовательности действий. Например, она может направлять руку робота к инструменту или определять путевые точки для конкретной задачи, помогая роботу эффективно выполнять задачи.
  
  
• Соответствие между несколькими видами: Эта функция помогает модели понимать 3D-структуры, сравнивая, как объекты выглядят с разных углов. Ее можно использовать для улучшения пространственного мышления, позволяя роботам лучше взаимодействовать с объектами в динамических средах.

‍

Применение моделей Google Gemini Robotics

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

Google Gemini Robotics можно использовать в производстве

Когда речь идет о производстве, важны точность и скорость, но именно адаптивность обеспечивает бесперебойную работу. Например, промышленный робот на базе Gemini может собрать шкивную систему, идентифицируя нужные компоненты, правильно располагая их и обращаясь с гибкой резиновой лентой с точным усилием. 

Он может растягивать ленту, зацеплять ее за шкивы и надежно фиксировать без поломок и перекосов. Если настройка меняется или задача варьируется, робот может адаптироваться без необходимости обширного перепрограммирования. Эта интеллектуальная автоматизация снижает количество ошибок, повышает эффективность и обеспечивает бесперебойную работу производственных процессов.

‍

Умные дома на базе Gemini Robotics

Напряженный график может затруднить выполнение домашних дел. Умные роботы могут вмешаться, чтобы справиться с такими задачами, как уборка, сортировка продуктов и даже помощь в приготовлении еды, облегчая повседневную жизнь. 

Это может выглядеть как робот, собирающий ланч, тщательно выбирающий и помещающий продукты внутрь, регулируя захват, чтобы защитить хрупкие предметы, такие как фрукты или банки. Даже если расположение изменится, робот может адаптироваться самостоятельно, облегчая повседневные дела с минимальным контролем.

‍

Плюсы и минусы использования Gemini Robotics 

Gemini Robotics расширяет возможности роботов, от точного производства до помощи в умном доме. Вот некоторые ключевые 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, снижая затраты на обучение и облегчая их развертывание.
  
  
• Повышенная безопасность: В опасных средах роботы, интегрированные с Gemini Robotics, могут выполнять опасные задачи, снижая риск травм для людей.
  ‍
• Настраиваемые функции: Гибкость Gemini Robotics означает, что его можно адаптировать для удовлетворения конкретных потребностей различных отраслей или отдельных предприятий, что позволяет создавать специализированные приложения и уникальные решения.

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

• Проблемы пространственных взаимосвязей: Эти модели могут испытывать трудности с отслеживанием пространственных взаимосвязей в длинных видеопоследовательностях, что влияет на их способность отслеживать и понимать объекты с течением времени.
  ‍
• Недостаточная числовая точность: Прогнозы модели, такие как точки и ограничивающие рамки, могут быть недостаточно точными для задач, требующих точного управления, таких как деликатные роботизированные задачи.
  ‍
• Сложные задачи: Gemini Robotics может испытывать трудности с выполнением сложных задач, требующих многоэтапных рассуждений и точных движений, особенно в новых или незнакомых ситуациях. 

Будущее ИИ в робототехнике

По мере дальнейшего развития ИИ, такие модели, как Gemini Robotics и Gemini Robotics-ER, определяют будущее робототехники. Будущие улучшения, вероятно, будут сосредоточены на расширении многошаговых рассуждений, позволяя роботам разбивать задачи на логические этапы для большей точности.

Еще одно ключевое направление развития, над которым Google DeepMind планирует работать, — это обучение на основе моделирования. Обучаясь в виртуальной среде перед развертыванием в реальном мире, роботы могут совершенствовать свои процессы принятия решений и движения, сводя к минимуму ошибки в практических приложениях.

По мере развития этих технологий они могут проложить путь к будущему, в котором роботы будут более автономными, адаптируемыми и способными беспрепятственно работать вместе с людьми в повседневной жизни.

Основные выводы

Gemini Robotics — это большой шаг вперед в автоматизации на основе ИИ, соединяющий цифровой интеллект с реальными физическими задачами. Благодаря сочетанию зрения, языка и обучения на основе действий эти роботы могут справляться со сложными задачами с высокой точностью и адаптивностью. 

По мере того как роботы продолжают становиться умнее, они, вероятно, будут играть все большую роль в повседневной жизни, изменяя способы взаимодействия людей и машин. Этот прогресс приближает нас к интеллектуальному, более связанному миру, где автоматизация на основе ИИ расширяет возможности как промышленности, так и повседневных задач.

Станьте частью нашего растущего сообщества! Посетите наш репозиторий на GitHub, чтобы глубже погрузиться в ИИ. Хотите начать свои собственные проекты в области компьютерного зрения? Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования. Узнайте больше об ИИ в производстве и Vision AI в автомобильной промышленности на страницах наших решений!