Google DeepMind har introducerat Gemini Robotics och Gemini Robotics-ER, två avancerade AI-modeller utvecklade för att förbättra hur robotar lär sig och anpassar sig till fysiska uppgifter med minimal tidigare träning.
Byggt på Gemini 2.0-arkitekturen, modellerna integrerar visuella, språk och actionbaserade lärande, positionering av deepmind på Found-rock-utvecklingen. Deras lansering återspeglar det växande fokuset på verkliga interaktionsfunktioner inom den utvecklande AI-modellerna. href=”https://deepmind.google/discover/blog/gemini-robotics-brings-ai-in-the-fysical-world/”> Gemini robotik kombinerar visuella erkännande, naturliga språkförståelse och actioninlärning för att påverka robotar för att processkomplex miljöer, förstå instruktioner, och utföra taskar. höjd=”352″src=”data: image/svg+xml; nitro-empty-id=mtcxntoyMDuy-1; base64, phn2zyb2awv3qm94psiwidagmtayncaznt IiihdpzhropsiXMdi0iiBozwlnahq9ijm1miigeg1sbnm9imh0dha6ly93d3cudzmub3jnlziwmdavc3znij48l3n2zz4=”>>>
Modellerna använder nollskott och få-skottinlärningsmetoder, vilket gör att robotar kan hantera uppgifter utan tidigare träning eller anpassa sig snabbt från minimala exempel. Detta tillvägagångssätt kan hjälpa industrier som tillverkning och logistik genom att minimera träningscykler och underlätta snabbare distribution av robotsystem.
Gemini-robotik-er bygger på dessa kapaciteter genom att förbättra rumsliga och temporala resonemang. Robots using this model can analyze 3D environments, predict object trajectories, and understand how objects interact within a space.
The result is a system that can adapt to dynamic, unpredictable scenarios while maintaining operational precision.
[embedded content]
Reducing Costs and Accelerating Deployment
The key advantage of Gemini Robotics ligger i dess anpassningsförmåga i olika operativa sammanhang. Roboter som använder dessa modeller kan övergå mellan uppgifter eller anpassa sig till nya miljöer med minimal omprogrammering.
till exempel, en robot som ursprungligen konfigurerades för produktmontering kan sömlöst anpassa sig till montering av en annan produktlinje, minska utvecklingskostnaderna och möjliggöra snabbare distribution.
Detta kontinuerligt sträcker sig till olika robotiska former, inklusive industriella arméer och möjliggör mänskliga plattformar. This cross-platform capability simplifies the scaling process for companies integrating advanced robotics into their operations, directly addressing challenges within automation workflows.
[embedded content]
Competitive Developments in Robotics AI
Gemini Robotics enters a competitive AI landscape shaped by several recent innovations. I december 2024 introducerade Carnegie Mellon University Genesis AI-simulatorn, som påskyndar robotträning genom att generera komplexa simuleringar upp till 81 gånger snabbare än verkliga förhållanden.
Genesis Physics AI-simuleringsmotor som används för interaktiv 3D-scengenerering. (Källa: Genesis Github Page )
Genesis möjliggör dynamisk scenariogenerering från enkla textuppdrag, och erbjuder en låg risk, effektiv inställning till förfining av ai-drevna beteenden. Roboters lyhördhet och anpassningsförmåga. Helix fungerar helt på inbäddade GPU: er och tillåter robotar att förstå röstkommandon, anpassa sig till okända föremål och samarbeta i realtid-utan att förlita sig på molnsystem.
[inbäddat innehåll]
Microsoft tillkännagav i februari sin Magma AI-modell, med fokus på att överbrygga programvaruautomation med robotik. Magma integrerar syn-, språk-och handlingsdata för att automatisera arbetsflöden i industriella och företagsmiljöer, förbättra anpassningsförmåga och minska driftskomplexiteten.
Använd Fallexempel för Magma AI (källa: Microsoft)
Under tiden har Meta fokuserat på att tillhandahålla grundläggande AI-tekniker. I början av februari introducerade företaget Meta Motivo AI-modellen, utformad för att förbättra precision och livsliknande rörelse i robotik. Metas tillvägagångssätt stöder tredjepartstillverkare i att bygga avancerade robotsystem.
screenshot Från Meta Motivo Interactive Demo
Simulering som driver snabbare AI-utveckling
Simulering har blivit en central komponent i AI-utvecklingen, vilket ger låg riskmiljöer för att förfina robotbeteenden. Genesisemulatorn gör det möjligt för forskare att skapa realistiska scenarier från grundläggande textuppmaningar, påskynda anpassningen av AI-modeller som Gemini-robotik före verklig utplacering.
genom att eliminera test-och-error-processer i fysiska miljöer, simuleringsplattformar minskar kostnaderna och förkortar utvecklingen. Detta gör det möjligt för AI-system att optimera sina åtgärder genom upprepade simuleringar, vilket säkerställer förbättrat beteende under oförutsägbara verkliga förhållanden. För Gemini-robotik säkerställer denna teknik anpassningsförmåga och precision i olika uppgifter och miljöer.
Förutom utbildningsmetoder blir realtidsbehandlingsfunktioner en avgörande faktor för avancerad robotik. Figur AI: s Helix-system exemplifierar detta genom att använda inbäddade GPU: er för lokalt beslutsfattande, minska latensen och möjliggöra omedelbar lyhördhet. Detta är särskilt avgörande inom branscher som logistik, där snabb anpassningsförmåga är avgörande för operativ effektivitet.
DeepMinds Gemini-robotik använder å andra sidan förankrade resonemang för att möjliggöra sammanhangsmedvetna beslutsfattande. Detta gör det möjligt för robotar att justera sitt beteende baserat på miljödata i realtid, vilket minskar behovet av styva, fördefinierade instruktioner.
Sådan anpassningsförmåga är avgörande för utplacering i dynamiska miljöer där flexibilitet är en konkurrensfördel.
etiska överväganden och utvecklingsutmaningar
Trots framsteg, handlande delikat-och referensmotor. Medan modeller som Helix och Gemini-robotik kan förbättras allmän anpassningsförmåga, fortsätter uppgifter som involverar etiska dilemma eller använder bräckliga eller oregelbundna föremål att testa robotbedömning, precision och noggrannhet.
Deepmind betonar att Gemini-roboten är i linje med , med fokus på att minimera oavsiktliga beteenden och säkerställa att robotar säkert kan interagera med mänskliga miljöer.