Google DeepMind har introdusert Gemini Robotics og Gemini Robotics-ER, to avanserte AI-modeller utviklet for å forbedre hvordan roboter lærer og tilpasser seg fysiske oppgaver med minimal tidligere trening.
Bygget på Gemini 2.0-arkitekturen, integrerer Visual, Language. Lanseringen deres gjenspeiler det økende fokuset på interaksjonsevner i den virkelige verden i den utviklende AI-modellsektoren.
muliggjør tilpasningsevne med multimodal AI
gemini robotics kombinerer visuell anerkjennelse, naturlig språkforståelse og handling læring å aktivere roboter for å behandle kompleks miljø,”høyde=”352″src=”Data: image/svg+xml; nitro-tom-id=mtcxntoymduy-1; base64, phn2zyb2awv3qm94psiwidagmtayncaznt Iiihdpzhropsixmdi0iiBozwlnahq9ijm1miigeg1sbnm9imh0dha6ly93d3cudzmub3jnlziwmdavc3znij48l3n2zz4=”>
Modellene bruker null-shot og få-skudd læringsmetoder, slik at roboter kan håndtere oppgaver uten tidligere trening eller tilpasse seg raskt fra minimale eksempler. Denne tilnærmingen kan hjelpe bransjer som produksjon og logistikk ved å minimere treningssykluser og tilrettelegge for raskere distribusjon av robotsystemer.
Gemini Robotics-ER bygger på disse mulighetene ved å styrke romlig og tidsmessig resonnement. Roboter som bruker denne modellen kan analysere 3D-miljøer, forutsi objektbaner og forstå hvordan objekter interagerer i et rom.
Resultatet er et system som kan tilpasse seg dynamiske, uforutsigbare scenarier mens du opprettholder operasjonell presisjon. reducering. reducering. ligger i dens tilpasningsevne på tvers av forskjellige operasjonelle sammenhenger. Roboter som bruker disse modellene kan gå over mellom oppgaver eller tilpasse seg nye miljøer med minimal omprogrammering.
For eksempel kan en robot opprinnelig konfigurert for produktmontering sømløst tilpasse seg, å sette sammen en annen produktlinje, redusere utviklingskostnader og muliggjøre raskere distribusjon.
denne versheten. Denne evnen på tvers av plattformer forenkler skaleringsprosessen for selskaper som integrerer avansert robotikk i driften, og direkte adresserer utfordringer innen automatisering av arbeidsflyter.
[innebygd innhold]
Konkurransedyktig utvikling innen robotikk AI
Gemini Robotics er flere konkurransedyktig AI-landskapsformed-formed innoved. I desember 2024 introduserte Carnegie Mellon University Genesis AI-simulatoren, som akselererer robottrening ved å generere komplekse simuleringer opptil 81 ganger raskere enn virkelige forhold.
Genesis Physics AI Simulation Engine brukt til interaktive generering av 3D-scenen. (Kilde: Genesis github side )
Genesis muliggjør dynamisk scenariopenerering fra enkle tekstdesign til, og tilbyr en lav risiko, effektiv tilnærming til å foredle Ai-drevet atferd.
i februar i februar i februar som er en gang til å foredle Ai-drevet. respons og tilpasningsevne. Helix, som opererer helt på innebygde GPU-er, lar roboter forstå stemmekommandoer, tilpasse seg ukjente objekter og samarbeide i sanntid-uten å stole på skysystemer.
[innebygd innhold]
Microsoft kunngjorde i februar sin Magma AI-modell, med fokus på å bygge bro mellom programvareautomatisering med robotikk. Magma integrerer syns-, språk-og handlingsdata for å automatisere arbeidsflyter i industrielle og bedriftsmiljøer, forbedre tilpasningsevnen og redusere operasjonell kompleksitet.
bruk Eksempler for Magma AI (Kilde: Microsoft)
I mellomtiden har Meta fokusert på å tilby grunnleggende AI-teknologier. I begynnelsen av februar introduserte selskapet Meta Motivo AI-modellen, designet for å forbedre presisjon og naturtro bevegelse innen robotikk. Metas tilnærming støtter tredjepartsprodusenter i å bygge avanserte robotsystemer.
Screenshot Fra Meta Motivo Interactive Demo
Simulering som kjører raskere AI-utvikling
Simulering har blitt en sentral komponent i AI-utvikling, og gir miljøer med lav risiko for å avgrense robotatferd. Genesis-emulatoren gjør det mulig for forskere å lage realistiske scenarier fra grunnleggende teksthjul, og akselererer tilpasningen av AI-modeller som Gemini-robotikk før distribusjon i den virkelige verden.
Ved å eliminere prøve-og-feilingsprosesser i fysiske innstillinger. Dette gjør at AI-systemer kan optimalisere handlingene sine gjennom gjentatte simuleringer, noe som sikrer forbedret atferd under uforutsigbare forhold i den virkelige verden. For Gemini-robotikk sikrer denne teknikken tilpasningsevne og presisjon på tvers av forskjellige oppgaver og miljøer.
Foruten treningsmetoder, blir prosesseringsmuligheter i sanntid også en avgjørende faktor for avansert robotikk. Figur AIs helix-system eksemplifiserer dette ved å bruke innebygde GPU-er for lokal beslutningstaking, redusere latens og muliggjøre øyeblikkelig respons. Dette er spesielt avgjørende i bransjer som logistikk, der rask tilpasningsevne er avgjørende for driftseffektivitet.
DeepMinds Gemini-robotikk bruker på den annen side legemliggjort resonnement for å muliggjøre kontekstbevisste beslutninger. Dette gjør at roboter kan justere atferden deres basert på sanntids miljødata, noe som reduserer behovet for stive, forhåndsdefinerte instruksjoner.
Slik tilpasningsevne er avgjørende for distribusjon i dynamiske miljøer der fleksibilitet er et konkurransefortrinn og refinering.
etiske betraktninger og utviklingsutfordringer
etiske hensyn til fleksibilitet er et konkurransefortrinn. Mens modeller som Helix og Gemini-robotikk kan forbedre generell tilpasningsevne, fortsetter oppgaver som involverer etiske dilemmaer eller ved bruk Prinsipper , med fokus på å minimere utilsiktet atferd og sikre at roboter trygt kan samhandle med menneskelige miljøer.