Google DeepMind przedstawia nową wersję AI dla robotów — Ars Technica

Google DeepMind przedstawił Gemini Robotics 2.5, nową wersję platformy sztucznej inteligencji dla robotów. Jak informuje Ars Technica, system ma wykonywać rzeczywiste zadania fizyczne dokładniej, szybciej i bezpieczniej, w tym w warunkach produkcji przemysłowej.

Platforma łączy model Gemini Embodied Reasoning, który analizuje instrukcje i nagrania z kamer w celu planowania działań, oraz komponent Gemini Robotics, generujący polecenia ruchów robota. DeepMind twierdzi, że Gemini Robotics 2.5 lepiej radzi sobie z zadaniami wymagającymi wysokiej precyzji i sprawności rąk.

Testy w fabrykach Mercedes-Benz

Podczas oceny model przetestowano w ponad 200 zadaniach, w tym w podawaniu jedzenia szczypcami i pracy z pipetą. Firma pokazała również, jak humanoidalny robot Apollo 2 firmy Apptronik z pięciopalczastymi dłońmi wiąże kokardę. Manipulowanie odkształcalnymi przedmiotami, w tym wstążkami, należy do trudnych zadań w robotyce.

Według Google w testach laboratoryjnych Gemini Robotics 2.5 wykazywał o 30–100% wyższy wskaźnik powodzenia niż poprzednia wersja i wykonywał zadania o 20–30% szybciej. Roboty Apollo 2 wyposażone w ten system kompletowały komponenty samochodowe w kilku europejskich fabrykach Mercedes-Benz ze wskaźnikiem powodzenia wynoszącym 96%.

Więcej aktualnych wiadomości na kanale UA.News w Telegramie Telegram.

Dyrektor DeepMind Kanishka Rao zaznaczył, że pokonanie pozostałych 4% drogi do niemal bezbłędnego wykonywania powtarzalnej pracy będzie trudne. Szefowa działu robotyki DeepMind Carolina Parada podkreśliła, że twórcy muszą wybierać między maksymalną dokładnością w poszczególnych scenariuszach a zdolnością robotów do wykonywania szerokiego zakresu zadań.

Sprawdzanie bezpieczeństwa robotów

Do szkolenia systemu DeepMind wykorzystał Gemini 4 Argon, który tworzył tysiące symulacji na podstawie danych z rzeczywistych kamer. Te cyfrowe modele pomogły szybciej uogólniać nowe zadania i warunki pracy. Jednocześnie Gemini Robotics 2.5 działa na serwerach chmurowych, dlatego jego użycie wiąże się z opóźnieniem podczas przetwarzania poleceń.

DeepMind opublikował również otwarty zbiór danych ASIMOV-Jailbreak zawierający 1500 promptów, przeznaczonych do sprawdzania, czy można skłonić robota do niebezpiecznego działania. Według firmy zastosowanie Argon w systemie zapewniło wskaźnik bezpieczeństwa przed takimi próbami na poziomie 98,8%, podczas gdy Gemini Robotics ER 2 uzyskał 73,5% w benchmarku Google. Gemini Robotics 2.5 nie jest jeszcze dostępny dla szerokiej publiczności, ale został już przekazany partnerom Google, w tym Agile Robots, Apptronik i Boston Dynamics.