Google DeepMind heeft Gemini Robotics en Gemini Robotics-ER geïntroduceerd, twee geavanceerde AI-modellen ontwikkeld om te verbeteren hoe robots leren en zich aanpassen aan fysieke taken met minimale voorafgaande training.
Gebouwd op de Gemini 2.0-architectuur, de modellen Integratie van visuele, taal-en actiegebaseerde leren, taal-en actiegebaseerde leren, taal-en actiegebaseerde leer, de freont van de foor van de voorgrond van robotica. Hun lancering weerspiegelt de groeiende focus op real-world interactiemogelijkheden in de evoluerende AI-modellensector.
waardoor aanpassingsvermogen met multimodale AI
Gemini Robotics Combineert visuele herkenning, natuurlijke taalbegrip, en actieverbevestiging en acties om complexe omgevingen te verwerken, instructies te begrijpen, instructies te begrijpen, instructies te begrijpen, en de taken te begrijpen.
De modellen maken gebruik van nul-shot en weinig shot-leerbenaderingen, waardoor robots taken kunnen verwerken zonder voorafgaande training of snel aanpassen van minimale voorbeelden. Deze aanpak kan industrieën zoals productie en logistiek helpen door trainingscycli te minimaliseren en snellere implementatie van robotsystemen te vergemakkelijken.
Gemini Robotics-ER bouwt op deze mogelijkheden op door het verbeteren van ruimtelijke en tijdelijke redenering. Robots die dit model gebruiken, kunnen 3D-omgevingen analyseren, objecttrajecten voorspellen en begrijpen hoe objecten in een ruimte op elkaar inwerken.
Het resultaat is een systeem dat zich kan aanpassen aan dynamische, onvoorspelbare scenario’s terwijl het behouden van operationele precisie.
[ingebedde inhoud]
de kosten van de implementatie van de implementatie
De belangrijke voordeel van gemini behouden. Robotica ligt in zijn aanpassingsvermogen in verschillende operationele contexten. Robots die deze modellen gebruiken, kunnen tussen taken overgaan of zich aanpassen aan nieuwe omgevingen met minimale herprogrammering.
bijvoorbeeld, kan een robot die oorspronkelijk is geconfigureerd voor productassemblage naadloos aanpassen aan het samenstellen van een andere productlijn, het verminderen van ontwikkelingskosten en het mogelijk maken van een snellere implementatie. Deze platformonafhankelijke mogelijkheid vereenvoudigt het schaalproces voor bedrijven die geavanceerde robotica integreren in hun activiteiten, waarbij direct uitdagingen binnen automatiseringsworkflows worden aangepakt.
[ingebedde inhoud]
Competitieve ontwikkelingen in robotica AI
Gemini Robotics voert een competitieve AI-landlanden in. In december 2024 introduceerde Carnegie Mellon University de Genesis AI-simulator, die robotachtige training versnelt door complexe simulaties tot 81 keer sneller te genereren dan reële omstandigheden.
Genesis Physics AI Simulation Engine gebruikt voor interactieve 3D-scène-generatie. (Bron: Genesis GitHub Page )
Genesis maakt dynamische scenario-generatie van eenvoudige tekstprompts mogelijk, een efficiënte, efficiënte benadering van het referentie van ai-driven gedrag.
in februari en aanpassingsvermogen. Helix werkt volledig op ingebedde GPU’s en stelt robots in staat om spraakopdrachten te begrijpen, zich aan te passen aan onbekende objecten en in realtime samen te werken-zonder te vertrouwen op cloudsystemen.
[ingebedde inhoud]
Microsoft kondigde in februari zijn magma AI-model aan, gericht op het overbruggen van softwareautomatisering met robotica. Magma integreert visie-, taal-en actiegegevens om workflows in industriële en enterprise-omgevingen te automatiseren, aanpassingsvermogen te verbeteren en de operationele complexiteit te verminderen.
Gebruik Case voorbeelden voor magma AI (bron: Microsoft)
ondertussen heeft Meta zich gericht op het bieden van fundamentele AI-technologieën. Begin februari introduceerde het bedrijf het Meta Motivo AI-model, ontworpen om de precisie en levensechte beweging in robotica te verbeteren. De aanpak van Meta ondersteunt externe fabrikanten bij het bouwen van geavanceerde robotsystemen.
screenshot Uit de meta Motivo Interactive Demo
Simulatie die sneller AI-ontwikkeling rijdt
Simulatie is een centraal onderdeel van AI-ontwikkeling geworden, die omgevingen met een laag risico biedt om robotisch gedrag te verfijnen. Met de Genesis-emulator kunnen onderzoekers realistische scenario’s maken van basistekstprompts, waardoor de aanpassing van AI-modellen zoals Gemini-robotica wordt versneld voordat de implementatie van de real-world.
door het elimineren van proef-en-erkentjes in fysieke instellingen, simulatieplatforms die de kosten van het leren van de kosten verminderen. Hierdoor kunnen AI-systemen hun acties optimaliseren door herhaalde simulaties, waardoor verbeterd gedrag wordt gewaarborgd in onvoorspelbare real-world omstandigheden. Voor Gemini-robotica zorgt deze techniek voor aanpassingsvermogen en precisie voor verschillende taken en omgevingen.
Naast trainingsbenaderingen worden realtime verwerkingsmogelijkheden ook een bepalende factor voor geavanceerde robotica. Het helixsysteem van figuur AI is een voorbeeld van dit door gebruik te maken van ingebedde GPU’s voor lokale besluitvorming, het verminderen van latentie en het mogelijk maken van onmiddellijke reactievermogen. Dit is met name cruciaal in industrieën zoals logistiek, waar snel aanpassingsvermogen essentieel is voor operationele efficiëntie.
Deepmind’s Gemini-robotica gebruikt aan de andere hand dat de redenering belichaamde om contextbewuste besluitvorming mogelijk te maken. Hierdoor kunnen robots hun gedrag aanpassen op basis van realtime omgevingsgegevens, waardoor de behoefte aan rigide, vooraf gedefinieerde instructies wordt verminderd.
Hoewel modellen zoals Helix en Gemini-robotica het algemene aanpassingsvermogen kunnen verbeteren, blijven taken met ethische dilemma’s of het gebruik van fragiele of onregelmatige objecten robotachtig oordeel, precisie en nauwkeurigheid.
DeepMind benadrukt dat Gemini Robotics met Google’s ai Principes , gericht op het minimaliseren van onbedoeld gedrag en ervoor zorgen dat robots veilig kunnen communiceren met menselijke omgevingen.