Сегодня 01 октября 2026
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Hardware

Google DeepMind дала роботам ИИ, с которым они могут выполнять сложные задания без предварительного обучения

Лаборатория Google DeepMind представила две новые модели ИИ, которые помогут роботам «выполнять более широкий спектр реальных задач, чем когда-либо прежде». Gemini Robotics — это модель «зрение-язык-действие», способная понимать новые ситуации без предварительного обучения. А Gemini Robotics-ER компания описывает как передовую модель, которая может «понимать наш сложный и динамичный мир» и управлять движениями робота.

 Источник изображений: Google DeepMind

Источник изображений: Google DeepMind

Модель Gemini Robotics построена на основе Gemini 2.0, последней версии флагманской модели ИИ от Google. ПО словам руководителя отдела робототехники Google DeepMind Каролины Парада (Carolina Parada), Gemini Robotics «использует мультимодальное понимание мира Gemini и переносит его в реальный мир, добавляя физические действия в качестве новой модальности».

Новая модель особенно сильна в трёх ключевых областях, которые, по словам Google DeepMind, необходимы для создания по-настоящему полезных роботов: универсальность, интерактивность и ловкость. Помимо способности обобщать новые сценарии, Gemini Robotics лучше взаимодействует с людьми и их окружением. Модель способна выполнять очень точные физические задачи, такие как складывание листа бумаги или открывание бутылки.

«Хотя в прошлом мы уже достигли прогресса в каждой из этих областей по отдельности, теперь мы приносим [резко] увеличивающуюся производительность во всех трёх областях с помощью одной модели, — заявила Парада. — Это позволяет нам создавать роботов, которые более способны, более отзывчивы и более устойчивы к изменениям в окружающей обстановке».

Модель Gemini Robotics-ER разработана специально для робототехников. С её помощью специалисты могут подключаться к существующим контроллерам низкого уровня, управляющим движениями робота. Как объяснила Парада на примере упаковки ланч-бокса — на столе лежат предметы, нужно определить, где что находится, как открыть ланч-бокс, как брать предметы и куда их класть. Именно такой цепочки рассуждений придерживается Gemini Robotics-ER.

Разработчики уделили серьёзное внимание безопасности. Исследователь Google DeepMind Викас Синдхвани (Vikas Sindhwani) рассказал, как лаборатория использует «многоуровневый подход», при котором модели Gemini Robotics-ER «обучаются оценивать, безопасно ли выполнять потенциальное действие в заданном сценарии».

Кроме того, Google DeepMind разработала ряд эталонных тестов и фреймворков, чтобы помочь дальнейшим исследованиям безопасности в отрасли ИИ. В частности, в прошлом году лаборатория представила «Конституцию робота» — набор правил, вдохновлённых «Тремя законами робототехники», сформулированными Айзеком Азимовым в рассказе «Хоровод» в 1942 году.

В настоящее время Google DeepMind совместно с компанией Apptronik разрабатывает «следующее поколение человекоподобных роботов». Также лаборатория предоставила доступ к своей модели Gemini Robotics-ER «доверенным тестировщикам», среди которых Agile Robots, Agility Robotics, Boston Dynamics и Enchanted Tools.

«Мы полностью сосредоточены на создании интеллекта, который сможет понимать физический мир и действовать в этом физическом мире, — сказала Парада. — Мы очень рады использовать это в нескольких воплощениях и во многих приложениях для нас».

Напомним, что в сентябре 2024 года исследователи из Google DeepMind продемонстрировали метод обучения, позволяющий научить робота выполнять некоторые требующие определённой ловкости действия, такие как завязывание шнурков, подвешивание рубашек и даже починка других роботов.

Было интересно? Скажите об этом Google, чтобы чаще получать ссылки на наши новости про мир роботехники

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Хакеры получили доступ к персональным данным почти 3 млн служащих Министерства обороны США 57 мин.
Google начала платить сайтам за контент для ИИ-ответов — но большинству достаются копейки 8 ч.
Интернет защитят от квантовых компьютеров: Cloudflare готовит бесплатные постквантовые TLS-сертификаты 8 ч.
FTC взялась за OpenAI и Anthropic — США впервые расследуют угрозы автономных ИИ-агентов для людей 8 ч.
Microsoft разрешила оцифровывать игры с дисков всем пользователям Xbox Series X и Xbox One 10 ч.
Microsoft видит в Copilot новую операционную систему — но Windows пока рано списывать со счетов 12 ч.
«Серьёзный кандидат на звание худшего месяца»: Sony горько разочаровала подписчиков PS Plus анонсом игр на октябрь 12 ч.
Владельцы Switch 2 нашли лазейку, которая позволяет получить ремастер The Witcher 3: Wild Hunt бесплатно 13 ч.
ИИ-агент Muse без разрешения влез в личные сообщения пользователя — в Meta сказали, что тот сам виноват 14 ч.
Скидки и распродажи в Steam скоро станут более динамичными и персонализированными 14 ч.
Складной iPhone Duo оказалось трудно производить — почти 40 % устройств не проходит контроль качества 2 ч.
Winbond купила бизнес Infineon по производству памяти NOR и FRAM 7 ч.
Учёные нашли признаки планеты там, где её не должно быть — у очень горячей звезды, да ещё и в обитаемой зоне 10 ч.
AOC представила монитор с настоящими 1000 Гц в Full HD — 24,5-дюймовый Agon Pro AGP257FT 12 ч.
ИИ стал доступнее в сотни тысяч раз за пять лет — ни одна другая технология не дешевела так быстро 12 ч.
Samsung представила Galaxy SmartTag3 — трекер стал легче и компактнее, работает дольше и совместим с iPhone 14 ч.
AAEON выпустила мини-компьютер UP Xtreme PTL Edge Air с твердотельным кулером Frore Systems AirJet 14 ч.
Южнокорейская Doosan Enerbility обошла Siemens Energy по количеству заказов газовых турбин в США 15 ч.
Apple представит домашний смарт-дисплей HomePad уже 13 октября 17 ч.
Геймер разогнал память GDDR7 на RTX 5070 Ti на внушительные 39 % — прибавка FPS оказалась мизерной 17 ч.