Google DeepMind представила нову версію ШІ для роботів — Ars Technica
Google DeepMind представила Gemini Robotics 2.5 — нову версію платформи штучного інтелекту для роботів. Як повідомляє Ars Technica, система має виконувати реальні фізичні завдання точніше, швидше та безпечніше, зокрема в умовах промислового виробництва.
Платформа поєднує модель Gemini Embodied Reasoning, яка аналізує інструкції та відео з камер для планування дій, і компонент Gemini Robotics, що генерує команди для рухів робота. DeepMind заявляє, що Gemini Robotics 2.5 краще справляється із завданнями, які потребують високої точності та спритності рук.
Тести на заводах Mercedes-Benz
Під час оцінювання модель протестували більш ніж у 200 завданнях, серед яких подавання їжі щипцями та робота з піпеткою. Компанія також продемонструвала, як гуманоїдний робот Apollo 2 від Apptronik із п’ятипалими руками зав’язує бант. Маніпуляції з деформівними предметами, зокрема стрічками, належать до складних завдань для робототехніки.
За даними Google, у лабораторних тестах Gemini Robotics 2.5 демонструвала на 30–100% вищу успішність, ніж попередня версія, і виконувала завдання на 20–30% швидше. Роботи Apollo 2, оснащені цією системою, комплектували автомобільні компоненти на кількох європейських заводах Mercedes-Benz із рівнем успішності 96%.
Більше актуальних новин читайте у Telegram-каналі UA.News.
Директор DeepMind Канішка Рао зазначив, що подолати решту 4% до майже безпомилкового виконання повторюваної роботи буде складно. Керівниця напряму робототехніки DeepMind Кароліна Парада наголосила, що розробникам доводиться обирати між максимальною точністю в окремих сценаріях і здатністю роботів виконувати широкий спектр завдань.
Перевірка безпеки роботів
Для навчання системи DeepMind використовувала Gemini 4 Argon, який створював тисячі симуляцій на основі даних із реальних камер. Ці цифрові моделі допомогли швидше узагальнювати нові завдання та умови роботи. Водночас Gemini Robotics 2.5 працює на хмарних серверах, тому її використання пов’язане із затримкою під час обробки команд.
DeepMind також оприлюднила відкритий набір даних ASIMOV-Jailbreak із 1 500 запитами, призначеними для перевірки того, чи можна спонукати робота до небезпечної дії. За заявою компанії, використання Argon у системі дало показник безпеки від таких спроб на рівні 98,8%, тоді як Gemini Robotics ER 2 отримала 73,5% у бенчмарку Google. Gemini Robotics 2.5 поки не доступна широкому загалу, але її вже передали партнерам Google, серед яких Agile Robots, Apptronik і Boston Dynamics.
