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.

    '}}

    Применение искусственного интеллекта в растениеводстве: методы и инструменты

    Искусственный интеллект становится все более значимым инструментом в современном растениеводстве, помогая аграрным компаниям повысить эффективность производства, снизить затраты и на макроэкономическом уровне улучшить экологическую устойчивость аграрного сектора в целом. Благодаря ИИ-технологиям, такие задачи как мониторинг состояния почвы, раннее обнаружение заболеваний растений, оптимизация использования удобрений и прогнозирование урожайности становятся решаемыми с высокой точностью. Это позволяет не […]
    '}}

    Внедрение ИИ в производство грузовых автомобилей

    Разбираемся как ИИ трансформирует производство грузовых автомобилей на примерах внедения из практики. Современное производство грузовых автомобилей активно интегрирует технологии ИИ, что приводит к революционным изменениям во всех аспектах производственного процесса — от проектирования до контроля качества. Внедрение ИИ не только автоматизирует существующие процессы, но и создаёт новые возможности для повышения эффективности и устойчивости производства. Ключевые […]
    '}}

    Что такое материнский Dataset в LLM?

    Материнский Dataset (или базовый датасет) в контексте больших языковых моделей (LLM, Large Language Models) — это исходный набор данных, который используется для предварительного обучения модели. Этот датасет является основой для формирования знаний и навыков модели, позволяя ей понимать структуру языка, контекст, семантику и даже общие факты о мире. Материнский Dataset обычно огромен по объёму и […]
    '}}

    Как продумать масштабируемость ИИ-систем при интеграции в бизнес

    Внедрение ИИ в бизнес-процессы это уже давно не просто тренд, а необходимость для компаний, которые хотят оставаться конкурентоспособными. Важно быть впереди конкурентов? Раньше для этого нужно было выпустить новый продукт или предложить рынку востребованную услугу раньше других. Сегодня это также актуально, с той лишь разницей, что добавилось еще одно условие: нужно интегрировать ИИ раньше других. […]
    '}}

    Внедрение искусственного интеллекта на производстве автоматических дверей

    Трансформация производства автоматических дверей с помощью ИИ Искусственный интеллект активно трансформирует производство автоматических дверей, открывая новые возможности для повышения эффективности и устойчивости бизнеса. Современные ИИ-решения позволяют не только автоматизировать производственные процессы, но и значительно повысить качество самой продукции, оптимизировать энергопотребление и персонализировать предложения для клиентов. Компания ASSA ABLOY, один из лидеров в области производства дверных […]
    '}}

    Применение искусственного интеллекта в угледобывающей отрасли

    Применение искусственного интеллекта в добыче угля: методы и инструменты Искусственный интеллект становится ключевым технологическим прорывом для угледобывающей отрасли, позволяя повысить эффективность производства, минимизировать риски и снизить экологическое воздействие. Благодаря способности к обучению и адаптации, ИИ может оптимизировать процессы от планирования добычи до управления персоналом и оборудования. Это особенно важно для угольной промышленности, где безопасность и […]

    Подпишитесь на AISEDO чтобы получать новые публикации первым!

    подписаться на публикации AISEDO!

    Задать вопрос по внедрению ИИ в бизнес вашей компании