Сегодня 03 сентября 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 🔥
Создатель Kimi K3 рвётся на биржу вслед за американскими ИИ-гигантами — Moonshot AI хочет привлечь $3 млрд 2 ч.
«Алиса AI» не получит расширенного доступа к Android, заверили в «Яндексе» 2 ч.
Бывший сценарист Half-Life 2 и Portal признался, что 17 лет назад Valve специально «слила» трейлер Left 4 Dead 2 2 ч.
Время — деньги: как ускорить загрузку сайта 4 ч.
Alibaba значительно улучшила ИИ-модель Qwen3.8-Max за счёт дообучения 5 ч.
OpenAI сообщила о разработке системы «автоматического экстренного отключения» ИИ 6 ч.
Windows 11 набрала почти 71 % среди пользователей Steam и продолжила теснить Windows 10 7 ч.
Meta выпустила модель Muse Spark 1.3 — улучшены навыки программирования и агентских задач 7 ч.
В WhatsApp выявлена уязвимость, позволяющая получить доступ к фотографиям до ввода PIN-кода 8 ч.
Журналисты показали скриншоты ранней версии ремейка Splinter Cell, включая записку от разработчиков на русском языке 17 ч.
Cerebras получит 165-МВт дата-центр в Финляндии 3 мин.
Принадлежащая SoftBank компания SB Energy подала на IPO, получив поддержку NVIDIA 12 мин.
Разработана твердотельная система охлаждения для ЦОД, не требующая электроэнергии 23 мин.
ИИ-бум загнал США в китайскую ловушку — без оборудования из КНР новые ЦОД строить никак не получается 49 мин.
Oukitel скрестила игровой смартфон с «броневиком» — WP600 получил два вентилятора, IP69K и батарею на 10 000 мА·ч 56 мин.
«ИКС Холдинг» наладит производство полупроводников на Дальнем Востоке 2 ч.
Анонсированы ноутбуки Asus ProArt P16 и P14, а также мини-ПК GR1X на платформе Nvidia RTX Spark 2 ч.
Китай «пылесосит» Тайвань в поисках инженеров — в ход идут огромные зарплаты и маскировка под компании из США 2 ч.
Складной iPhone станет крупнейшим анонсом Apple со времён iPhone X — и может принести ей $14 млрд за квартал 3 ч.
Анонсирован Acemagic F9A — один из первых мини-ПК на AMD Ryzen AI Max+ PRO 495 со 192 Гбайт памяти 3 ч.