Модели Gemini Robotics от Google создают более умных роботов

На протяжении десятилетий роботы символизировали будущее, появляясь в исследовательских лабораториях, научно-фантастических фильмах и на выставках прототипов передовой промышленности. Теперь, благодаря последним достижениям 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 еще один шаг к технологии, необходимой для создания более умных роботов. Запущенная 12 марта 2025 года модель Gemini Robotics и ее компаньон, Gemini Robotics-ER (Embodied Reasoning), являются последними инновациями Google DeepMind. 

Они построены на базе Gemini 2.0, мультимодальной модели большого языка (LLM), которая может обрабатывать и генерировать различные типы данных, включая текст, изображения, аудио и видео, способствуя более универсальному и естественному взаимодействию. 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 выполняют фиксированные инструкции, роботы, интегрированные в модели Gemini Robotics, могут обрабатывать зрение и язык. Это позволяет им принимать решения в режиме реального времени и адаптироваться к изменяющимся условиям окружающей среды.

В этой статье мы расскажем о Gemini Robotics и Gemini Robotics-ER, о том, как работают эти модели, об их ключевых особенностях и сферах применения. Давайте начнем!

‍

Представляем робототехнику Google Gemini

Gemini Robotics от Google - это передовая модель ИИ, разработанная для того, чтобы наделить роботов способностью воспринимать, рассуждать и взаимодействовать в физическом мире. Модель, построенная по принципу "зрение-язык-действие" (VLA), позволяет роботам обрабатывать инструкции, интерпретировать окружающую обстановку и выполнять сложные задачи с высокой точностью.

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

Например, рассмотрим задачу, в которой робот должен обернуть провод вокруг наушников. Gemini Robotics-ER помогает ему понять сцену, распознать форму и гибкость провода, определить структуру наушников и предсказать, как провод будет изгибаться при движении. Затем Gemini Robotics переводит это понимание в действие, координируя действия обеих рук для плавного манипулирования проводом, регулируя захват, чтобы избежать запутывания, и обеспечивая надежную обмотку.

Объединив восприятие и действия, Gemini Robotics и Gemini Robotics-ER создали интеллектуальную систему, позволяющую роботам эффективно выполнять ловкие задачи в динамичных условиях.

‍

ИИ в робототехнике: Изучение принципов работы Gemini Robotics

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

С одной стороны, Gemini Robotics-ER использует два ключевых механизма: генерацию кода "с нуля" и контекстное обучение "с нескольких кадров" (ICL). При генерации кода "с нуля" модель может создавать код для управления роботом на основе инструкций, изображений и данных в реальном времени, не требуя дополнительного обучения. 

Аналогичным образом, при обучении с помощью нескольких выстрелов модель адаптируется к новым задачам, обучаясь всего на нескольких примерах, что снижает необходимость в длительном обучении. В совокупности эти методы позволяют роботу быстро выполнять сложные задачи и адаптироваться к новым условиям с минимальными усилиями.

Gemini Robotics, напротив, создана для скорости и эффективности. В нем используется гибридная система, состоящая из облачной магистрали и встроенного декодера действий. Облачная магистраль быстро обрабатывает информацию, задержка между запросом и ответом составляет менее 160 миллисекунд. 

Затем встроенный декодер помогает преобразовать эти данные в действия в реальном времени. Эта комбинированная система обеспечивает общее время отклика около 250 миллисекунд, а скорость управления составляет 50 действий в секунду.

‍

Основные возможности Gemini Robotics 

Вот краткий обзор основных характеристик 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 в зависимости от условий.
  
  
• Интерактивность: Эта модель может обрабатывать широкий спектр команд на естественном языке и реагировать на них интуитивно. Она также корректирует свои действия в зависимости от изменений в окружающей среде в режиме реального времени, что делает ее идеальной для совместной работы человека и робота.
  
  
• Ловкость: Робот этой модели может выполнять сложные и точные задачи, например, складывать оригами или работать с хрупкими предметами. Будь то пошаговый процесс или быстрые действия, модель поможет выполнить их эффективно.

• Множественные воплощения: Работает на различных роботизированных платформах, таких как двурукие системы и гуманоидные роботы, с минимальной доработкой. Он быстро адаптируется к новым задачам, сохраняя при этом высокую производительность.

‍

Ключевые возможности Gemini Robotics - ER

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

• Обнаружение объектов и отслеживание: Он может использоваться для идентификации и отслеживания объектов в двухмерном и трехмерном пространстве. Используя запросы на естественном языке, он помогает роботам находить объекты и предсказывать их положение, основываясь на типе, местоположении или функции.
  
  
• Наведение: Эта функция позволяет модели указывать конкретные объекты или части изображения, используя точные координаты. С ее помощью роботы могут находить целые объекты, части объектов или даже пустые пространства.

• Прогнозирование захвата: Gemini Robotics-ER может использоваться для определения наилучшего способа захвата предметов на основе их формы и функций. Он предсказывает, за что следует ухватиться, будь то банан или ручка чашки, позволяя роботам бережно обращаться с предметами.
  
  
• Учет траектории движения: Модель можно использовать для планирования траекторий движения, предсказывая последовательность действий. Например, она может направлять руку робота к инструменту или определять путевые точки для выполнения конкретной задачи, помогая роботу выполнять задания эффективно.
  
  
• Многоракурсное соответствие: Эта функция помогает модели понять трехмерные структуры, сравнивая, как объекты выглядят под разными углами. Она может быть использована для улучшения пространственного мышления, позволяя роботам лучше взаимодействовать с объектами в динамичных средах.

‍

Области применения моделей Google Gemini Robotics

Теперь, когда мы обсудили основные возможности Gemini Robotics и Gemini Robotics-ER, давайте рассмотрим их реальное применение в различных отраслях промышленности.

Роботы Google Gemini могут быть использованы в производстве

Когда речь идет о производстве, важны точность и скорость, но адаптивность - это то, что действительно обеспечивает бесперебойную работу. Например, промышленный робот Gemini может собрать систему шкивов, определив нужные компоненты, правильно их расположив и точно управляя гибкой резиновой лентой. 

Он может растягивать ленту, обматывать ее вокруг шкивов и закреплять без разрывов и перекосов. Если настройка меняется или задача меняется, робот может адаптироваться без необходимости длительного перепрограммирования. Такая интеллектуальная автоматизация снижает количество ошибок, повышает эффективность и обеспечивает бесперебойную работу производственных процессов.

‍

Умные дома с помощью Gemini Robotics

Из-за напряженного графика работы успевать выполнять домашние дела бывает непросто. Умные роботы могут взять на себя такие задачи, как уборка, сортировка продуктов и даже помощь в приготовлении еды, облегчив повседневную жизнь. 

Это может выглядеть как робот, упаковывающий ланч-пакет, тщательно выбирающий и укладывающий внутрь продукты, одновременно регулируя захват, чтобы защитить хрупкие предметы, например фрукты или банки. Даже если расположение предметов изменится, робот сможет самостоятельно адаптироваться, облегчая повседневную работу 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 сферах: 

• Минимум обучение требования: В отличие от традиционных роботов, роботы, управляемые Gemini Robotics, могут обучаться на нескольких демонстрациях, что снижает затраты на обучение и упрощает их внедрение.
  
  
• Повышенная безопасность: В опасных условиях роботы, интегрированные с Gemini Robotics, могут выполнять опасные задачи, снижая риск травмирования работников.
  ‍
• Настраиваемые функции: Гибкость Gemini Robotics означает, что она может быть адаптирована к специфическим потребностям различных отраслей промышленности или отдельных предприятий, что позволяет создавать специализированные приложения и уникальные решения.

Несмотря на то, что Gemini Robotics обладает рядом преимуществ, важно также учитывать следующие ограничения:

• Проблемы с пространственными отношениями: Эти модели могут испытывать трудности с отслеживанием пространственных отношений в длинных видеопоследовательностях, что влияет на их способность отслеживать и понимать объекты во времени.
  ‍
• Недостаточная численная точность: Прогнозы модели, такие как точки и ограничительные рамки, могут быть недостаточно точными для задач, требующих тонкого управления, например, для деликатных роботизированных задач.
  ‍
• Сложные задачи: Gemini Robotics может столкнуться с трудностями при выполнении сложных задач, требующих многоэтапных рассуждений и точных движений, особенно в новых или незнакомых ситуациях. 

Будущее искусственного интеллекта в робототехнике

Поскольку искусственный интеллект продолжает развиваться, такие модели, как Gemini Robotics и Gemini Robotics-ER, определяют будущее робототехники. Будущие усовершенствования, вероятно, будут направлены на улучшение многоступенчатых рассуждений, что позволит роботам разбивать задачи на логические шаги для большей точности.

Еще одна ключевая область разработок, над которой планирует работать Google DeepMind, - обучение на основе симуляций. Обучаясь в виртуальной среде перед реальным применением, роботы смогут оттачивать свои решения и движения, сводя к минимуму ошибки в практическом применении.

По мере развития этих технологий они могут проложить путь в будущее, где роботы будут более автономными, адаптируемыми и способными беспрепятственно работать рядом с человеком в повседневной жизни.

Основные выводы

Gemini Robotics - это большой шаг вперед в автоматизации на основе ИИ, соединяющий цифровой интеллект с реальными физическими задачами. Сочетая зрение, язык и обучение на основе действий, эти роботы могут выполнять сложные задачи с точностью и адаптивностью. 

По мере того как роботы будут становиться все умнее, они будут играть все большую роль в повседневной жизни, изменяя совместную работу людей и машин. Этот прогресс приближает нас к интеллектуальному, более связанному миру, где автоматизация на основе ИИ улучшает как промышленность, так и повседневные задачи.

Станьте частью нашего растущего сообщества! Посетите наш репозиторий GitHub, чтобы глубже погрузиться в ИИ. Хотите начать собственные проекты по компьютерному зрению? Ознакомьтесь с нашими возможностями лицензирования. Узнайте больше об искусственном интеллекте в производстве и искусственном зрении в автомобильной промышленности на страницах наших решений!