Google Deepmind ha introducido Gemini Robotics y Gemini Robotics-Er, dos modelos de IA avanzados desarrollados para mejorar cómo los robots aprenden y se adaptan a tareas físicas con una capacitación previa mínima.
construidos en la arquitectura de Gemini 2.0, los modelos integran el aprendizaje visual, del lenguaje y la acción, el aprendizaje basado en la acción en el futuro del desarrollo robótico. Su lanzamiento refleja el creciente enfoque en las capacidades de interacción del mundo real en el sector de modelos de IA en evolución.
habilitando la adaptabilidad con AI multimodal
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Los modelos emplean enfoques de aprendizaje de disparo cero y pocos disparos, lo que permite a los robots manejar tareas sin capacitación previa o adaptarse rápidamente de ejemplos mínimos. Este enfoque puede ayudar a las industrias, como la fabricación y la logística, minimizando los ciclos de capacitación y facilitando el despliegue más rápido de sistemas robóticos.
Gemini Robotics-ER se basa en estas capacidades al mejorar el razonamiento espacial y temporal. Los robots que usan este modelo pueden analizar entornos 3D, predecir trayectorias de objetos y comprender cómo los objetos interactúan dentro de un espacio.
El resultado es un sistema que puede adaptarse a escenarios dinámicos e impredecibles mientras se mantiene la precisión operativa.
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Reducir los costos y acelerar el despliegue
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. radica en su adaptabilidad en varios contextos operativos. Los robots que utilizan estos modelos pueden hacer la transición entre tareas o ajustarse a nuevos entornos con una reprogramación mínima.
Por ejemplo, un robot originalmente configurado para el ensamblaje del producto podría adaptarse perfectamente para ensamblar una línea de productos diferente, reducir costos de desarrollo y habilitar el despliegue más rápido.
Esta versatilidad se extiende a diferentes formularios robóticos, incluidas los brazos industriales y las plataformas humanoides. Esta capacidad de plataforma cruzada simplifica el proceso de escala para las empresas que integran la robótica avanzada en sus operaciones, abordando directamente los desafíos dentro de los flujos de trabajo de automatización.
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Desarrollos competitivos en Robotics AI
Gemini entra en un paisaje competitivo de AI compatible con varias innovaciones recientes. En diciembre de 2024, la Universidad Carnegie Mellon introdujo el simulador Genesis AI, que acelera el entrenamiento robótico al generar simulaciones complejas hasta 81 veces más rápidas que las condiciones del mundo real. (Fuente: página de génesis github )
Génesis habilita la generación de escenarios dinámicos a partir de indicaciones de texto simples, ofreciendo un enfoque de bajo riesgo y eficiente para refinar los comportamientos de AI-driven. La capacidad de respuesta y la adaptabilidad de los robots. Operando completamente en GPU integradas, Helix permite que los robots comprendan los comandos de voz, se adapten a objetos desconocidos y colaboren en tiempo real, sin confiar en los sistemas de nubes.
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Microsoft en febrero anunció su modelo Magma AI, centrándose en unir la automatización de software con robótica. Magma integra datos de visión, lenguaje y acción para automatizar los flujos de trabajo en entornos industriales y empresariales, mejorando la adaptabilidad y reduciendo la complejidad operativa.
use Ejemplos de casos para Magma AI (Fuente: Microsoft)
Mientras tanto, Meta se ha centrado en proporcionar tecnologías de IA fundamentales. A principios de febrero, la compañía introdujo el modelo Meta Motivo AI, diseñado para mejorar la precisión y el movimiento realista en la robótica. El enfoque de Meta admite fabricantes de terceros en la construcción de sistemas robóticos avanzados.
captura de pantalla A partir de la demostración interactiva meta motivo
, la simulación que impulsa el desarrollo de IA más rápido
La simulación se ha convertido en un componente central del desarrollo de IA, proporcionando entornos de bajo riesgo para refinar los comportamientos robóticos. El emulador de Genesis permite a los investigadores elaborar escenarios realistas a partir de indicaciones básicas de texto, acelerando la adaptación de modelos de IA como Gemini Robotics antes de la implementación del mundo real.
al eliminar los procesos de prueba y error en entornos físicos, las plataformas de simulación reducen los costos y los tiempos de desarrollo de desarrollo. Esto permite a los sistemas de IA optimizar sus acciones a través de simulaciones repetidas, asegurando un comportamiento mejorado en condiciones de mundo real impredecibles. Para Gemini Robotics, esta técnica garantiza la adaptabilidad y la precisión en diversas tareas y entornos.
Además de los enfoques de capacitación, las capacidades de procesamiento en tiempo real también se están convirtiendo en un factor definitorio para la robótica avanzada. El sistema Helix de la Figura AI ejemplifica esto utilizando GPU integradas para la toma de decisiones locales, reduciendo la latencia y permitiendo la capacidad de respuesta inmediata. Esto es especialmente crucial en industrias como la logística, donde la adaptabilidad rápida es esencial para la eficiencia operativa.
La robótica Gemini de Deepmini emplea, por otro lado, un razonamiento encarnado para permitir la toma de decisiones con el contexto. Esto permite que los robots ajustaran su comportamiento en función de los datos ambientales en tiempo real, reduciendo la necesidad de instrucciones rígidas y predefinidas.
dicha adaptabilidad es esencial para la implementación en entornos dinámicos donde la flexibilidad es una ventaja competitiva.
consideraciones éticas y desafíos de desarrollo
a pesar de los avances avanzados, manejando los objetos delicados y refinando las habilidades bien de los motores. Si bien modelos como Helix y Gemini Robotics pueden mejorar la adaptabilidad general, las tareas que involucran dilemas éticos o utilizando objetos frágiles o irregulares continúan probando el juicio robótico, precisión y precisión.