Сегодня 18 июня 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.

Источник:

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

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
ИИ уже превосходит обычных медиков в точности определения диагноза 34 мин.
Mozilla представила дорожную карту Firefox на фоне падения аудитории, исчисляемого миллионами человек в месяц 2 ч.
Великобритания потребовала от Google повысить прозрачность поисковой выдачи 2 ч.
NVIDIA стала лидером во всех тестах MLPerf Training 6.0 7 ч.
Новая статья: Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная 8 ч.
Моддер показал геймплей Dark Souls 2 с бесшовным кооперативом — игроки в восторге 10 ч.
Assassin’s Creed Black Flag Resynced ушла на золото за три недели до релиза — ремейк «Чёрного флага» выйдет в срок 13 ч.
Возраст не помеха: спустя семь лет с релиза Devil May Cry 5 установила рекорд по продажам за год 13 ч.
Дженсен Хуанг: обществу необходимы «новые социальные нормы» в эпоху ИИ 14 ч.
Смартфоны Samsung научатся оценивать здоровье питомцев по фотографии 14 ч.
SK hynix объявила о начале поставок образцов памяти HBM4E 5 мин.
Второе поколение Apple iPhone Air весной 2027 года предложит вторую камеру и увеличит время работы от батареи 3 ч.
Тим Кук признался, что дефицит памяти вынудит Apple поднять цены на свои устройства 3 ч.
В США заработал суперкомпьютер Lynx с интерконнектом Cornelis Omni-Path CN5000 6 ч.
Dell заняла первое место среди производителей серверов благодаря рекордному количеству заказов на ИИ-системы 7 ч.
Sandisk оценила SSD Optimus GX PRO 850P ёмкостью 8 Тбайт для PS5 почти в пять раз дороже самой консоли 12 ч.
Полный комплект комплектующих и аксессуаров Asus ROG 20th Anniversary Collection Edition оценён в $16 580 в Китае 12 ч.
В Гонконге открывается круглосуточный магазин с продавцом-андроидом 12 ч.
MSI наделила свои платы для Intel поддержкой половинчатых модулей DDR5 HUDIMM 14 ч.
Учёные разработали память, которая умеет забывать лишнюю информацию — совсем как человеческий мозг 14 ч.