Ngày 4 tháng 4 năm 2025
Khám phá cách Google Gemini Robotics tăng cường robot hỗ trợ AI bằng trí thông minh đa phương thức, tăng cường khả năng thích ứng, sự khéo léo và tương tác liền mạch giữa con người.
Trong nhiều thập kỷ, robot đã tượng trưng cho tương lai, xuất hiện trong các phòng thí nghiệm nghiên cứu, phim khoa học viễn tưởng và giới thiệu nguyên mẫu công nghiệp tiên tiến. Giờ đây, nhờ những tiến bộ gần đây của trí tuệ nhân tạo (AI), những nguyên mẫu này đang vượt ra khỏi môi trường được kiểm soát để đi vào các ứng dụng trong thế giới thực.
Đặc biệt, với Gemini Robotics, Google đang tiến một bước gần hơn đến công nghệ cần thiết để xây dựng robot thông minh hơn. Được ra mắt vào ngày 12 tháng 3 năm 2025, mô hình Gemini Robotics và mô hình đồng hành của nó, Gemini Robotics-ER (Lý luận hiện thân), là những cải tiến mới nhất của Google DeepMind.
Chúng được xây dựng trên Gemini 2.0, một Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đa phương thức có thể xử lý và tạo ra nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh và video, tạo điều kiện cho các tương tác linh hoạt và tự nhiên hơn. Các mô hình này mang các khả năng đa phương thức của Gemini 2.0 vào thế giới vật chất, cho phép robot trở nên khéo léo, tương tác và thông minh hơn.
Ví dụ: không giống như các robot truyền thống tuân theo các hướng dẫn cố định, robot được tích hợp với các mô hình Gemini Robotics có thể xử lý tầm nhìn và ngôn ngữ. Điều này giúp chúng có thể đưa ra quyết định theo thời gian thực và thích ứng với môi trường thay đổi.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá Gemini Robotics và Gemini Robotics-ER, cách các mô hình này hoạt động, các tính năng và ứng dụng chính của chúng. Hãy bắt đầu!
Google Gemini Robotics là một mô hình AI tiên tiến được thiết kế để cung cấp cho robot khả năng nhận thức, suy luận và tương tác trong thế giới vật lý. Là một mô hình thị giác-ngôn ngữ-hành động (VLA), nó cho phép robot xử lý các hướng dẫn, diễn giải môi trường và thực hiện các tác vụ phức tạp với độ chính xác cao.
Trong khi đó, mô hình Gemini Robotics-ER cải thiện khả năng của robot trong việc hiểu các mối quan hệ không gian về vị trí của các vật thể, cách chúng di chuyển và cách chúng tương tác. Điều này giúp robot dự đoán các hành động và điều chỉnh chuyển động của chúng một cách phù hợp.
Ví dụ: xét một tác vụ trong đó robot cần quấn dây quanh tai nghe. Gemini Robotics-ER giúp nó hiểu được khung cảnh, nhận ra hình dạng và độ mềm dẻo của dây, xác định cấu trúc của tai nghe và dự đoán cách dây sẽ uốn cong khi nó di chuyển. Sau đó, Gemini Robotics chuyển sự hiểu biết này thành hành động, phối hợp cả hai tay để điều khiển dây một cách trơn tru, điều chỉnh độ bám để tránh bị rối và đảm bảo quấn chặt.
Bằng cách kết hợp nhận thức với hành động, Gemini Robotics và Gemini Robotics-ER tạo ra một hệ thống thông minh cho phép robot thực hiện các tác vụ khéo léo một cách hiệu quả trong môi trường động.
Tiếp theo, hãy xem xét kỹ hơn từng mô hình để hiểu rõ hơn về cách Gemini Robotics và Gemini Robotics-ER phối hợp với nhau để cân bằng giữa tính linh hoạt và các hành động nhanh chóng.
Một mặt, Gemini Robotics-ER tận dụng hai cơ chế chính: tạo mã zero-shot và học in-context few-shot (ICL). Với khả năng tạo mã zero-shot, mô hình có thể tạo mã để điều khiển robot dựa trên hướng dẫn tác vụ, hình ảnh và dữ liệu thời gian thực mà không cần đào tạo thêm.
Tương tự, với học few-shot, mô hình thích ứng với các tác vụ mới bằng cách học từ một vài ví dụ, giảm nhu cầu đào tạo mở rộng. Cùng với nhau, các phương pháp này cho phép robot thực hiện các tác vụ phức tạp một cách nhanh chóng và thích ứng với những thách thức mới với nỗ lực tối thiểu.
Mặt khác, Gemini Robotics được xây dựng để có tốc độ và hiệu quả. Nó sử dụng một hệ thống kết hợp bao gồm một xương sống dựa trên đám mây và một bộ giải mã hành động trên bo mạch. Xương sống dựa trên đám mây xử lý thông tin một cách nhanh chóng, với độ trễ từ truy vấn đến phản hồi dưới 160 mili giây.
Sau đó, bộ giải mã trên bo mạch giúp chuyển dữ liệu này thành các hành động theo thời gian thực. Hệ thống kết hợp này đạt được thời gian phản hồi tổng thể khoảng 250 mili giây, với tốc độ điều khiển là 50 hành động mỗi giây.
Dưới đây là một cái nhìn nhanh về các tính năng chính của Gemini Robotics:
Dưới đây là một số tính năng chính của Gemini Robotics-ER giúp robot hiểu và tương tác với thế giới:
Bây giờ chúng ta đã thảo luận về các khả năng chính của Gemini Robotics và Gemini Robotics-ER, hãy đi sâu vào các ứng dụng thực tế của chúng trong các ngành công nghiệp khác nhau.
Khi nói đến sản xuất, độ chính xác và tốc độ rất quan trọng, nhưng khả năng thích ứng mới là điều thực sự giúp mọi thứ vận hành trơn tru. Ví dụ: một robot công nghiệp được hỗ trợ bởi Gemini có thể lắp ráp một hệ thống ròng rọc bằng cách xác định các thành phần phù hợp, định vị chúng một cách chính xác và xử lý dây cao su đàn hồi với lực chính xác.
Nó có thể kéo căng dây, luồn nó quanh ròng rọc và cố định nó mà không bị đứt hoặc lệch. Nếu thiết lập thay đổi hoặc nhiệm vụ khác nhau, robot có thể tự điều chỉnh mà không cần lập trình lại nhiều. Tự động hóa thông minh này giúp giảm lỗi, cải thiện hiệu quả và giúp quy trình sản xuất vận hành trơn tru.
Lịch trình bận rộn có thể gây khó khăn cho việc theo kịp các công việc gia đình. Robot thông minh có thể tham gia để xử lý các công việc như dọn dẹp, phân loại hàng tạp hóa và thậm chí giúp chuẩn bị bữa ăn, giúp cuộc sống hàng ngày trở nên dễ dàng hơn.
Điều này có thể giống như một robot đóng gói túi ăn trưa, cẩn thận lựa chọn và đặt các món ăn vào bên trong đồng thời điều chỉnh độ bám của nó để bảo vệ các vật phẩm dễ vỡ như trái cây hoặc lon. Ngay cả khi sự sắp xếp thay đổi, robot có thể tự điều chỉnh, giúp giảm bớt công việc hàng ngày với sự giám sát tối thiểu.
Gemini Robotics đang mở rộng những gì robot có thể làm, từ sản xuất chính xác đến hỗ trợ nhà thông minh. Dưới đây là một số ưu điểm chính của việc sử dụng Gemini Robotics trong các ứng dụng khác nhau:
Mặc dù Gemini Robotics mang lại một số lợi ích, nhưng cũng quan trọng là phải giải quyết những hạn chế sau:
Khi AI tiếp tục phát triển, các mô hình như Gemini Robotics và Gemini Robotics-ER đang thúc đẩy tương lai của ngành robot. Những cải tiến trong tương lai có thể sẽ tập trung vào việc tăng cường khả năng suy luận đa bước, cho phép robot chia nhỏ các nhiệm vụ thành các bước logic để có độ chính xác cao hơn.
Một lĩnh vực phát triển quan trọng khác mà Google DeepMind dự định thực hiện là huấn luyện dựa trên mô phỏng. Bằng cách học hỏi trong môi trường ảo trước khi triển khai trong thế giới thực, robot có thể tinh chỉnh khả năng ra quyết định và các chuyển động, giảm thiểu lỗi trong các ứng dụng thực tế.
Khi các công nghệ này phát triển, chúng có thể mở đường cho một tương lai nơi robot tự chủ hơn, dễ thích ứng hơn và có khả năng làm việc liền mạch cùng với con người trong cuộc sống hàng ngày.
Gemini Robotics là một bước tiến lớn trong tự động hóa dựa trên AI, kết nối trí thông minh kỹ thuật số với các tác vụ vật lý trong thế giới thực. Bằng cách kết hợp thị giác, ngôn ngữ và học tập dựa trên hành động, những robot này có thể xử lý các tác vụ phức tạp với độ chính xác và khả năng thích ứng cao.
Khi robot tiếp tục trở nên thông minh hơn, chúng có thể sẽ đóng một vai trò lớn hơn trong cuộc sống hàng ngày, thay đổi cách con người và máy móc làm việc cùng nhau. Sự tiến bộ này đang đưa chúng ta đến gần hơn với một thế giới thông minh hơn, kết nối hơn, nơi tự động hóa dựa trên AI tăng cường cả các ngành công nghiệp và các nhiệm vụ hàng ngày.
Hãy trở thành một phần của cộng đồng đang phát triển của chúng tôi! Truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu sâu hơn về AI. Bạn đang muốn bắt đầu các dự án thị giác máy tính của riêng mình? Hãy xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi. Tìm hiểu thêm về AI trong sản xuất và Vision AI trong ngành công nghiệp ô tô trên các trang giải pháp của chúng tôi!
