Модели Google Gemini Robotics делают роботов умнее

На протяжении десятилетий роботы символизировали будущее, появляясь в исследовательских лабораториях, научно-фантастических фильмах и презентациях передовых промышленных прототипов. Теперь благодаря последним достижениям в области искусственного интеллекта (AI) эти прототипы выходят за пределы контролируемых сред и находят применение в реальном мире.

В частности, с помощью Gemini Robotics Google делает ещё один шаг к технологиям, необходимым для создания более умных роботов. Представленные 12 марта 2025 года модель Gemini Robotics и сопутствующая модель Gemini Robotics-ER (воплощённое рассуждение) стали последними инновациями Google DeepMind.

Они созданы на основе Gemini 2.0 — мультимодальной большой языковой модели (LLM), которая может обрабатывать и генерировать различные типы данных, включая текст, изображения, аудио и видео, обеспечивая 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. Благодаря этому они могут принимать решения в реальном времени и адаптироваться к изменяющимся условиям.

В этой статье мы рассмотрим Gemini Robotics и Gemini Robotics-ER, разберём принцип работы этих моделей, а также их ключевые функции и области применения. Давай начнём!

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

Знакомство с Google Gemini Robotics#

Gemini Robotics от Google — это продвинутая модель AI, разработанная, чтобы дать роботам возможность воспринимать, рассуждать и взаимодействовать с физическим миром. Как модель «зрение—язык—действие» (VLA), она позволяет роботам обрабатывать инструкции, интерпретировать окружающую среду и выполнять сложные задачи с высокой точностью.

Модель Gemini Robotics-ER, в свою очередь, улучшает способность робота понимать пространственные взаимосвязи: расположение объектов, их движение и взаимодействие. Это помогает роботам предугадывать действия и соответствующим образом корректировать свои движения.

Например, представь задачу, в которой роботу нужно обернуть провод вокруг наушника. Gemini Robotics-ER помогает ему понять сцену, распознать форму и гибкость провода, определить структуру наушника и предсказать, как провод будет сгибаться при движении. Затем Gemini Robotics преобразует это понимание в действие: координирует работу обеих рук для плавного манипулирования проводом, корректирует захват, чтобы избежать запутывания, и обеспечивает надёжную намотку.

Объединяя восприятие и действие, Gemini Robotics и Gemini Robotics-ER создают интеллектуальную систему, которая позволяет роботам эффективно выполнять ловкие действия в динамичных средах.

Рис. 2. Обзор семейства моделей Gemini Robotics.

AI в робототехнике: как работает Gemini Robotics#

Теперь подробнее рассмотрим каждую модель, чтобы лучше понять, как Gemini Robotics и Gemini Robotics-ER работают вместе, сочетая гибкость и быстроту действий.

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

Аналогично, при обучении по небольшому числу примеров 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 базовой модели и встроенного декодера действий. Облачная базовая модель быстро обрабатывает информацию: задержка от запроса до ответа составляет менее 160 миллисекунд.

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

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

Ключевые возможности Gemini Robotics#

Кратко рассмотрим ключевые функции Gemini Robotics:

• Универсальность: модель может адаптироваться к изменениям освещения, фона и объектов, сохраняя точность. Она также понимает перефразированные и многоязычные команды и может корректировать движения в разных условиях.

• Интерактивность: эта модель может обрабатывать широкий спектр команд на естественном языке и интуитивно реагировать на них. Она также корректирует свои действия с учётом изменений окружающей среды в реальном времени, что делает её идеальной для взаимодействия человека и робота.

• Ловкость: робот на базе этой модели может выполнять сложные и точные задачи, например складывать оригами или обращаться с хрупкими объектами. Будь то пошаговый процесс или быстрые действия, модель помогает эффективно их выполнять.

• Поддержка различных воплощений: модель работает на разных робототехнических платформах, например на системах с двумя руками и гуманоидных роботах, практически без тонкой настройки. Она быстро адаптируется к новым задачам, сохраняя высокую производительность.

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

Ключевые возможности Gemini Robotics-ER#

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

• Обнаружение объектов и отслеживание: модель может использоваться для обнаружения и отслеживания объектов в 2D- и 3D-пространстве. С помощью запросов на естественном языке она помогает роботам находить объекты и предсказывать их положение на основе типа, местоположения или функции.

• Указание: эта функция позволяет модели точно определять конкретные объекты или их части на изображении с помощью координат. Она может помогать роботам находить целые объекты, их части и даже свободные пространства.

• Предсказание захвата: Gemini Robotics-ER может определять оптимальный способ захвата объектов с учётом их формы и назначения. Она предсказывает, где следует выполнить захват — будь то банан или ручка чашки, — позволяя роботам бережно обращаться с предметами.

• Рассуждение о траектории: модель может планировать пути движения, предсказывая последовательности действий. Например, она может направить руку робота к инструменту или определить промежуточные точки для конкретной задачи, помогая роботу эффективно её выполнить.

• Соответствие между несколькими ракурсами: эта функция помогает модели понимать 3D-структуры, сравнивая вид объектов с разных углов. Её можно использовать для улучшения пространственного рассуждения, чтобы роботы эффективнее взаимодействовали с объектами в динамичных средах.

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

Применение моделей Google Gemini Robotics#

Теперь, когда мы обсудили ключевые возможности Gemini Robotics и Gemini Robotics-ER, рассмотрим их применение в реальном мире в различных отраслях.

Google Gemini Robotics может использоваться в производстве#

В производстве важны точность и скорость, но именно адаптивность позволяет всему процессу работать действительно слаженно. Например, промышленный робот на базе Gemini может собрать систему шкивов, определив нужные компоненты, правильно расположив их и приложив точное усилие к гибкой резиновой ленте.

Он может растянуть ленту, обернуть её вокруг шкивов и закрепить, не допустив разрыва или смещения. Если конфигурация изменится или задача будет другой, робот сможет адаптироваться без масштабного перепрограммирования. Такая интеллектуальная автоматизация сокращает количество ошибок, повышает эффективность и поддерживает бесперебойную работу производственных процессов.

Рис. 6. Промышленный робот с двумя руками точно устанавливает резиновую ленту на систему шкивов.

Умные дома на базе Gemini Robotics#

При плотном графике бывает сложно успевать выполнять домашние дела. Умные роботы могут взять на себя такие задачи, как уборка, сортировка продуктов и даже помощь в приготовлении еды, делая повседневную жизнь проще.

Например, робот может собирать ланч-бокс, аккуратно выбирая и размещая продукты внутри, одновременно корректируя силу захвата, чтобы защитить хрупкие предметы, такие как фрукты или банки. Даже если расположение продуктов изменится, робот сможет самостоятельно адаптироваться, облегчая повседневные дела при минимальном контроле.

Рис. 7. Гуманоидный робот аккуратно собирает ланч-бокс.

Плюсы и минусы использования Gemini Robotics#

Gemini Robotics расширяет возможности роботов — от точного производства до помощи по дому. Вот несколько ключевых преимуществ использования Gemini Robotics в различных областях:

• Минимальные требования к обучению: в отличие от традиционных роботов, роботы на базе Gemini Robotics могут обучаться по нескольким демонстрациям, что снижает затраты на обучение и упрощает их внедрение.
• Повышенная безопасность: в опасных средах роботы, интегрированные с Gemini Robotics, могут выполнять опасные задачи, снижая риск травмирования людей.
• Настраиваемые функции: гибкость Gemini Robotics позволяет адаптировать модель под конкретные потребности разных отраслей или отдельных компаний, обеспечивая специализированное применение и уникальные решения.

Несмотря на преимущества Gemini Robotics, важно учитывать следующие ограничения:

• Сложности с пространственными взаимосвязями: этим моделям может быть трудно отслеживать пространственные взаимосвязи на протяжении длинных видеопоследовательностей, что влияет на их способность отслеживать объекты и понимать их изменения во времени.
• Недостаточная числовая точность: предсказания модели, например точки и ограничивающие рамки, могут быть недостаточно точными для задач, требующих тонкого управления, таких как деликатные действия 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, формируют будущее робототехники. Вероятно, дальнейшие улучшения будут направлены на развитие многоэтапного рассуждения, чтобы роботы могли разбивать задачи на логические шаги и выполнять их с большей точностью.

Ещё одной ключевой областью развития, над которой планирует работать Google DeepMind, является обучение на основе симуляций. Обучаясь в виртуальных средах до внедрения в реальном мире, роботы смогут совершенствовать принятие решений и движения, сводя к минимуму ошибки в практических применениях.

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

Основные выводы#

Gemini Robotics — это большой шаг вперёд в автоматизации на базе AI, соединяющий цифровой интеллект с физическими задачами в реальном мире. Объединяя обучение на основе зрения, языка и действий, эти роботы могут с точностью и адаптивностью выполнять сложные задачи.

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

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