Google Deepmind представили 2 новые модели AI для управления роботами
'}}
Google Deepmind представили 2 новые модели AI для управления роботами

Компания Google DeepMind продолжает удивлять мир своими инновациями в области искусственного интеллекта. Недавно они представили две новые модели на базе Gemini 2.0, которые обещают перевернуть представление о возможностях роботов в реальном мире. Эти модели, Gemini Robotics и Gemini Robotics-ER, открывают новые горизонты для интеграции ИИ в бизнес, предлагая уникальные решения для автоматизации и оптимизации процессов.

Gemini Robotics: Новый Уровень Визуально-Языковых Действий

Gemini Robotics представляет собой передовую модель визуально-языковых действий (VLA), созданную на базе Gemini 2.0. Основное отличие этой модели — возможность управления роботами через физические действия, что делает её идеальной для выполнения широкого спектра задач в реальном мире. Модель способна адаптироваться к новым ситуациям, понимать и выполнять команды на естественном языке, а также проявлять высокую степень ловкости при манипуляции объектами.

Основные Преимущества Gemini Robotics

  1. Общность: Gemini Robotics использует понимание мира Gemini для адаптации к новым ситуациям и решения разнообразных задач без предварительной подготовки. Модель умеет работать с новыми объектами, разнообразными инструкциями и в различных средах, что делает её универсальным инструментом для бизнеса.
  2. Интерактивность: Благодаря основе Gemini 2.0, Gemini Robotics интуитивно взаимодействует с людьми и окружающей средой. Она понимает и реагирует на команды, выраженные в повседневном языке, и может адаптировать своё поведение в реальном времени. Это делает её незаменимой для сотрудничества с людьми в различных условиях, от дома до рабочего места.
  3. Ловкость: Gemini Robotics способна выполнять сложные, многоэтапные задачи, требующие высокой точности, такие как складывание оригами или упаковка перекуса в пакет Ziploc. Это открывает новые возможности для автоматизации рутинных процессов в бизнесе.

Многообразие Воплощений

Gemini Robotics разработана для адаптации к различным типам роботов. Модель была обучена на данных с платформы ALOHA 2, но также успешно управляет другими роботами, включая гуманоидного робота Apollo от Apptronik. Это делает её универсальным решением для интеграции в существующие бизнес-процессы.

Gemini Robotics-ER: Улучшенное Пространственное Понимание

Gemini Robotics-ER — это модель с улучшенным пространственным пониманием, которая позволяет робототехникам использовать возможности воплощенного мышления (ER) Gemini для запуска собственных программ. Эта модель значительно улучшает существующие способности Gemini 2.0, такие как указание и 3D-детекция, и может генерировать новые возможности на лету.

Основные Преимущества Gemini Robotics-ER

  1. Пространственное Понимание: Gemini Robotics-ER улучшает пространственное понимание Gemini, что критически важно для робототехники. Модель может интуитивно определять, как безопасно манипулировать объектами, например, поднимать чашку за ручку.
  2. Генерация Кода: Модель способна выполнять все этапы управления роботом, включая восприятие, оценку состояния, пространственное понимание, планирование и генерацию кода. В таких условиях она достигает успеха в 2-3 раза чаще, чем Gemini 2.0.
  3. Обучение в Контексте: Gemini Robotics-ER может использовать обучение в контексте, следуя примерам человеческих демонстраций для решения задач, где генерация кода недостаточна.

Ответственное Развитие ИИ и Робототехники

Google DeepMind придерживается комплексного подхода к безопасности в исследованиях ИИ и робототехники. Компания сотрудничает с экспертами в области ответственного развития и инноваций, а также с внешними специалистами для оценки социальных последствий своих разработок.

Меры Безопасности

  1. Физическая Безопасность: Gemini Robotics-ER может взаимодействовать с низкоуровневыми контроллерами безопасности, специфичными для каждого робота, чтобы обеспечить физическую безопасность людей и роботов.
  2. Семантическая Безопасность: Компания выпустила новый набор данных для оценки и улучшения семантической безопасности в робототехнике. Это поможет исследователям более тщательно измерять последствия действий роботов в реальных сценариях.

Заключение

Gemini Robotics и Gemini Robotics-ER представляют собой значительный шаг вперёд в области робототехники и ИИ. Эти модели открывают новые возможности для автоматизации и оптимизации бизнес-процессов, предлагая универсальные и интерактивные решения. Внедрение этих технологий может существенно повысить эффективность и конкурентоспособность компаний, стремящихся интегрировать передовые ИИ-решения в свою деятельность.

  • Поиск

  • Курсы валют сегодня

    Курсы валют

    Биржевой курс на 16 августа 2026
    $  84.51
     97.87
  • Топ читаемых

  • Технологии ИИ для всех

    Ознакомьтесь с актуальными обзорами ИИ решений, важными новостями и рекомендациями по применению искусственного интеллекта в бизнесе. Предлагаемые к ознакомлению материалы подобраны ИИ-агентом AISEDO на основе ваших интересов, чтобы помочь вам эффективно использовать возможности ИИ для развития вашего бизнеса или в личных целях.

    '}}

    Внедрение искусственного интеллекта в деятельность базы отдыха (пансионата)

    Развитие технологий ИИ оказывает непосредственное и практическое влияние на различные сферы бизнеса, и базы отдыха (пансионаты) не являются исключением. Внедрение ИИ позволяет значительно повысить эффективность и устойчивость работы пансионатов, улучшая качество обслуживания и оптимизируя внутренние процессы. В этой статье мы рассмотрим, как ИИ может быть использован для достижения этих целей, приведем примеры успешных кейсов и […]
    '}}

    Внедрение ИИ в производство силовых модулей для электрозарядных станций

    Трансформация производства через ИИ Искусственный интеллект кардинально меняет подходы к проектированию и производству силовых модулей для электрозарядных станций, обеспечивая рост эффективности, снижение затрат и устойчивое развитие инфраструктуры. ИИ внедряется на всех этапах жизненного цикла силовых модулей, от разработки до эксплуатации, предоставляя инструменты для оптимизации процессов и повышения их надежности. Пример: Siemens использует цифровые двойники для […]
    '}}

    Внедрение искусственного интеллекта в производство одежды: практика, методы и инструменты

    1. Введение: Трансформация производства одежды с помощью ИИ Искусственный интеллект (ИИ) активно трансформирует индустрию производства одежды, повышая её эффективность, устойчивость и инновационность. По данным McKinsey, ИИ способен увеличить операционную прибыль сектора моды на $150-275 млрд в ближайшие 3-5 лет. В 2023 году глобальный рынок моды достиг $1,7 млрд, и ожидается его дальнейший рост благодаря интеграции […]
    '}}

    Внедрение ИИ в производство сухих строительных смесей

    Искусственный интеллект становится ключевым драйвером цифровой трансформации в производстве добавок для сухих строительных смесей, сокращая цикл разработки новых рецептур с 12 до 3 месяцев. Технологии машинного обучения позволяют прогнозировать синергию компонентов с точностью 94%, что радикально меняет подходы к созданию полифункциональных модификаторов. Давайте разбираться в деталях внедрения ИИ в производство сухих строительных смесей. Стратегии интеграции […]
    '}}

    Подключаем ИИ к бизнес-планированию

    Эффективные промпты для бизнес-планирования с помощью искусственного интеллекта В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта (ИИ) появляются новые возможности для более эффективного бизнес-планирования. Представляем вашему вниманию два мощных промпта (инструкции для ИИ), которые помогут структурировать процесс анализа компетенций и ресурсов при создании или улучшении бизнеса. Промпт №1: Анализ компетенций Этот промпт состоит из трех последовательных шагов, […]
    '}}

    Как работает инъекция перманентного промпта в ИИ модель

    Внедрение системы с автоматическим объединением пользовательских промптов и внутренних инструкций полезно в различных практических сценариях, таких как корпоративные чат-боты, поддержка клиентов в интернет-магазинах, медицинские консультации, образовательные платформы, юридические ассистенты и другие. Это обеспечивает контроль качества, безопасность, актуальность и персонализацию. Чтобы реализовать модель, которая автоматически комбинирует пользовательский промпт с внутренним (системным) перед генерацией ответа, можно использовать […]

    Подпишитесь на AISEDO чтобы получать новые публикации первым!

    подписаться на публикации AISEDO!

    Задать вопрос по внедрению ИИ в бизнес вашей компании