Модели Google Gemini Robotics делают роботов умнее

На протяжении десятилетий роботы символизировали будущее: их показывали в исследовательских лабораториях, научно-фантастических фильмах и на демонстрациях промышленных прототипов. Теперь благодаря недавнему прогрессу в области искусственного интеллекта (AI) эти прототипы выходят за пределы контролируемых сред и находят применение в реальном мире.

В частности, с Gemini Robotics Google делает шаг к технологиям, необходимым для создания более умных роботов. Представленные 12 марта 2025 года модели Gemini Robotics и Gemini Robotics-ER (воплощённое рассуждение) — последние инновационные разработки Google DeepMind.

Они созданы на базе Gemini 2.0 — мультимодальной большой языковой модели (LLM), способной обрабатывать и генерировать данные разных типов, включая текст, изображения, аудио и видео, что обеспечивает 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, следующих фиксированным инструкциям, роботы на базе моделей Gemini Robotics способны обрабатывать зрительную информацию и язык. Благодаря этому они могут принимать решения в реальном времени и адаптироваться к меняющимся условиям.

В этой статье мы рассмотрим Gemini Robotics и Gemini Robotics-ER, разберём, как работают эти модели, а также их основные функции и области применения.

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

Знакомство с Google Gemini Robotics#

Gemini Robotics от Google — это продвинутая модель AI, созданная для того, чтобы роботы могли воспринимать окружающий мир, рассуждать и взаимодействовать с ним. Будучи моделью «зрение — язык — действие» (VLA), она позволяет роботам обрабатывать инструкции, интерпретировать окружающую среду и с высокой точностью выполнять сложные задачи.

Модель Gemini Robotics-ER помогает роботам лучше понимать пространственные отношения: расположение объектов, их движение и взаимодействие. Это позволяет роботам предугадывать действия и соответствующим образом корректировать свои движения.

Например, представь задачу, в которой роботу нужно обернуть провод вокруг наушников. Gemini Robotics-ER помогает ему понять сцену, распознать форму и гибкость провода, определить конструкцию наушников и предсказать, как провод будет сгибаться при движении. Затем Gemini Robotics превращает это понимание в действие: координирует работу обеих рук, чтобы плавно манипулировать проводом, меняет захват, чтобы избежать спутывания, и надёжно закрепляет провод.

Объединяя восприятие и действие, Gemini Robotics и Gemini Robotics-ER создают интеллектуальную систему, которая позволяет роботам эффективно выполнять сложные задачи в динамичных условиях.

Рис. 2. Обзор семейства моделей Gemini Robotics.

AI в робототехнике: как работает Gemini Robotics#

Теперь подробнее рассмотрим каждую модель и разберёмся, как Gemini Robotics и Gemini Robotics-ER сочетают гибкость и быстроту действий.

С одной стороны, Gemini Robotics-ER использует два ключевых механизма: генерацию кода без примеров и обучение в контексте по нескольким примерам (ICL). При генерации кода без примеров модель может создавать код для управления роботом на основе инструкций, изображений и данных в реальном времени, не требуя дополнительного обучения.

Аналогично, благодаря обучению на небольшом количестве примеров модель адаптируется к новым задачам, опираясь всего на несколько примеров, что снижает необходимость в длительном обучении. В совокупности эти методы помогают роботу быстро выполнять сложные задачи и с минимальными усилиями адаптироваться к новым вызовам.

Gemini Robotics, в свою очередь, создана для скорости и эффективности. Она использует гибридную систему, состоящую из облачной базовой модели и бортового декодера действий. Облачная базовая модель быстро обрабатывает информацию: задержка между запросом и ответом составляет менее 160 миллисекунд.

Затем бортовой декодер преобразует эти данные в действия, выполняемые в реальном времени. Эта объединённая система обеспечивает общее время отклика около 250 миллисекунд и скорость управления 50 действий в секунду.

Рис. 3. Как Gemini Robotics обеспечивает управление роботами в реальном времени.

Ключевые возможности Gemini Robotics#

Кратко рассмотрим ключевые возможности Gemini Robotics:

• Универсальность: модель адаптируется к изменениям освещения, фона и объектов, сохраняя точность. Она также понимает перефразированные команды и команды на разных языках, а также корректирует движения в зависимости от условий.
• Интерактивность: модель обрабатывает широкий спектр команд на естественном языке и интуитивно на них реагирует. Она также корректирует действия с учётом изменений среды в реальном времени, что делает её идеальной для совместной работы человека и робота.
• Ловкость: робот на базе этой модели способен выполнять сложные и точные задачи, например складывать оригами или обращаться с хрупкими предметами. Модель помогает эффективно выполнять как пошаговые процессы, так и быстрые действия.
• Разные типы роботов: модель работает на различных роботизированных платформах, например на системах с двумя манипуляторами и гуманоидных роботах, практически не требуя донастройки. Она быстро адаптируется к новым задачам, сохраняя высокую производительность.

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

Ключевые возможности Gemini Robotics-ER#

Рассмотрим некоторые ключевые функции Gemini Robotics-ER, которые помогают роботам понимать окружающий мир и взаимодействовать с ним:

• Обнаружение объектов и отслеживание: модель позволяет находить и отслеживать объекты в двумерном и трёхмерном пространстве. С помощью запросов на естественном языке она помогает роботам находить объекты и предсказывать их положение по типу, местоположению или назначению.
• Указание на объекты: эта функция позволяет модели точно указывать на конкретные объекты или их части на изображении с помощью координат. Она помогает роботам находить целые объекты, их части и даже свободные участки пространства.
• Предсказание захвата: Gemini Robotics-ER помогает определить, как лучше захватить предмет с учётом его формы и назначения. Модель предсказывает, за какую часть нужно взяться — будь то банан или ручка чашки, — чтобы робот мог аккуратно обращаться с предметами.
• Планирование траектории: модель может планировать маршруты движения, предсказывая последовательности действий. Например, она может направить руку робота к инструменту или задать контрольные точки для выполнения конкретной задачи, помогая роботу работать эффективно.
• Сопоставление ракурсов: эта функция помогает модели понимать трёхмерные структуры, сравнивая, как объекты выглядят под разными углами. Она позволяет улучшить пространственное мышление и помогает роботам взаимодействовать с объектами в динамичной среде.

Рис. 5. Gemini Robotics-ER справляется с самыми разными задачами.

Для обнаружения 2D-объектов по названиям классов более новые модели Gemini, например Gemini 4 Argon, сравниваются с другими визуально-языковыми моделями в таблице лидеров Ultralytics VLM.

Применение моделей Google Gemini Robotics#

Теперь, когда мы обсудили основные возможности Gemini Robotics и Gemini Robotics-ER, рассмотрим их реальные применения в различных отраслях.

Применение Google Gemini Robotics в производстве#

В производстве важны точность и скорость, но именно адаптивность помогает наладить бесперебойную работу. Например, промышленный робот на базе Gemini может собрать систему шкивов: определить нужные детали, правильно их расположить и приложить точное усилие при работе с эластичным резиновым ремнём.

Робот может растянуть ремень, надеть его на шкивы и закрепить, не порвав и не сместив. Если конфигурация изменится или задача окажется другой, робот сможет адаптироваться без сложного перепрограммирования. Такая интеллектуальная автоматизация снижает число ошибок, повышает эффективность и помогает производству работать без перебоев.

Рис. 6. Промышленный робот с двумя манипуляторами точно надевает резиновый ремень на систему шкивов.

Умный дом на базе Gemini Robotics#

Насыщенный график затрудняет выполнение домашних дел. Умные роботы могут взять на себя такие задачи, как уборка, сортировка продуктов и даже помощь в приготовлении еды, облегчая повседневную жизнь.

Например, робот может собирать сумку с обедом: аккуратно выбирать продукты и складывать их внутрь, регулируя захват, чтобы не повредить хрупкие предметы вроде фруктов или банок. Даже если расположение предметов изменится, робот сможет самостоятельно адаптироваться и упростить повседневные дела, требуя минимум контроля.

Рис. 7. Гуманоидный робот аккуратно собирает сумку с обедом.

Преимущества и недостатки использования Gemini Robotics#

Gemini Robotics расширяет возможности роботов: от точных операций на производстве до помощи по дому. Вот ключевые преимущества использования Gemini Robotics в разных задачах:

• Минимальные требования к обучению: в отличие от традиционных роботов, роботы на базе Gemini Robotics могут обучаться на нескольких демонстрациях. Это снижает затраты на обучение и упрощает внедрение.
• Повышенная безопасность: в опасных условиях роботы на базе Gemini Robotics могут выполнять рискованные задачи, снижая вероятность травм среди работников.
• Настраиваемые функции: благодаря гибкости Gemini Robotics её можно адаптировать к конкретным потребностям разных отраслей и компаний, чтобы создавать специализированные приложения и уникальные решения.

Несмотря на преимущества Gemini Robotics, важно учитывать и следующие ограничения:

• Сложности с пространственными отношениями: моделям может быть трудно отслеживать пространственные отношения на протяжении длинных видеопоследовательностей. Это влияет на их способность отслеживать объекты и понимать, как они меняются со временем.
• Недостаточная точность числовых данных: предсказания модели, например точки и ограничивающие рамки, могут быть недостаточно точными для задач, требующих тонкого управления, в частности для деликатных операций робота.
• Сложные задачи: Gemini Robotics может испытывать трудности при выполнении сложных задач, требующих многоэтапного рассуждения и точных движений, особенно в новых или незнакомых ситуациях.

Будущее AI в робототехнике#

По мере развития AI такие модели, как Gemini Robotics и Gemini Robotics-ER, определяют будущее робототехники. В дальнейшем усовершенствования, вероятно, будут направлены на улучшение многоэтапного рассуждения, чтобы роботы могли разбивать задачи на логические шаги и выполнять их точнее.

Ещё одно ключевое направление, над которым планирует работать Google DeepMind, — обучение на основе симуляций. Обучаясь в виртуальных средах до внедрения в реальных условиях, роботы смогут улучшить процесс принятия решений и точность движений, сводя к минимуму ошибки при практическом применении.

По мере развития этих технологий они могут проложить путь к будущему, в котором роботы будут более автономными и адаптивными, а также смогут работать бок о бок с людьми в повседневной жизни.

Главные выводы#

Gemini Robotics — важный шаг вперёд в автоматизации на базе AI, связывающий цифровой интеллект с физическими задачами реального мира. Объединяя зрение, язык и обучение на основе действий, эти роботы могут точно и гибко справляться со сложными задачами.

По мере того как роботы становятся умнее, они, вероятно, будут играть всё более важную роль в повседневной жизни, меняя взаимодействие людей и машин. Этот прогресс приближает нас к интеллектуальному, более взаимосвязанному миру, где автоматизация на базе AI улучшает работу как целых отраслей, так и выполнение повседневных задач.

Стань частью нашего растущего сообщества! Загляни в наш репозиторий GitHub, чтобы глубже изучить AI. Хочешь начать собственные проекты в области компьютерного зрения? Ознакомься с нашими вариантами лицензирования. Узнай больше о применении AI в производстве и Vision AI в автомобильной отрасли на страницах наших решений!