Сегодня 30 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 🔥
OpenAI решила научить ИИ лучше понимать человеческие ценности 4 ч.
Binance «возможно, была взломана», заявил основатель криптобиржи 5 ч.
Google запустит рекламу в ИИ-поиске по всему миру — обычная поисковая реклама растёт всё медленнее 5 ч.
Авторитетный инсайдер: The Elder Scrolls VI раскроет тайны Древних свитков, а новый показ уже не за горами 8 ч.
Подаренный «навсегда» 1 Тбайт в облаке Mail.ru прожил 13 лет — в ноябре от него останется 8 Гбайт 9 ч.
Философская головоломка The Talos Principle 2 от разработчиков Serious Sam спустя три года после релиза подорожала на 33 %, и игроки не против 10 ч.
Mistral открыла веса ИИ-модели Large 4 с триллионом параметров и удешевила доступ через API 11 ч.
Эксклюзив Nintendo Switch 2 от создателей Bloodborne и Elden Ring не выйдет в 2026 году — FromSoftware перенесла релиз The Duskbloods 11 ч.
Китайский боевик Phantom Blade Zero показал ударный старт в Steam — лидер продаж и лучший пиковый онлайн для одиночных игр 2026 года 12 ч.
Microsoft опубликовала квартальный отчёт — выручка Azure выросла на 48 % 13 ч.
Худший третий квартал за 13 лет: мировые поставки смартфонов рухнули на 20 % 6 ч.
Новая статья: Обзор робота-уборщика Dreame X60 Pro Ultra Matrix: новый король на сцене? 6 ч.
Новый MacBook Pro ускорит переход ноутбуков на OLED: рынок вырастет более чем на 40 % уже в 2027 году 6 ч.
Infineon расширит производство силовых полупроводников на основе GaN-компонентов 8 ч.
Спецслужбы США заподозрили близкую знакомую главы Nvidia в шпионаже на Китай, но Трамп не стал вмешиваться 9 ч.
Samsung отчиталась о рекордной операционной прибыли в III квартале на фоне огромного спроса на память для ИИ 9 ч.
Найден полупроводник, который может помочь решить одну из главных проблем солнечных панелей 9 ч.
Quantum DC намерена построить кампус ЦОД мощностью 1,2 ГВт и энергетический комплекс в Австралии 11 ч.
OnePlus представила смартфоны Ace 7 и Ace 7 Pro — Snapdragon 8 Elite Gen 5 с активным охлаждением, камера 200 Мп и батарея 9000 мА·ч 12 ч.
Naver заключила сделку c Brookfield на $9 млрд для расширения ИИ-инфраструктуры 12 ч.