Сегодня 28 ноября 2025
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 🔥
Steam наконец стал 64-битным — 32-битному клиенту осталось чуть больше месяца 5 ч.
Airbus уже семь лет переезжает с Microsoft Office на Google Workspace, но полностью отказаться от Excel и Word всё не получается 9 ч.
Трассировка лучей на ПК, «Новая игра +» и прокачка «Легенды»: для Dying Light: The Beast вышло самое крупное обновление с релиза 9 ч.
Лучше поздно, чем никогда: спустя почти десять лет Ubisoft наконец добавила достижения для Rainbow Six Siege в Steam 10 ч.
Спустя семь лет разработки Light No Fire до сих пор занимается «крошечная команда» — No Man's Sky остаётся приоритетом Hello Games 11 ч.
Слухи: датамайнеры нашли в файлах Assassin’s Creed Shadows название ремейка Assassin’s Creed IV: Black Flag 12 ч.
Премьера финального сезона «Очень странных дел» сломала Netflix 13 ч.
«Базис» идёт на IPO в декабре 13 ч.
Вот тебе, закупщик, и «Юрьев день» 14 ч.
OpenAI признала утечку данных пользователей через Mixpanel — переписки с ChatGPT остались в безопасности 14 ч.
Тайваньские следователи обыскали дома экс-вице-президента TSMC по делу о передаче секретов в Intel и забрали всю электронику 4 ч.
Как построить 5000-ваттный GPU будущего — Intel расскажет на ISSCC 2026 4 ч.
Новая статья: Обзор игрового WQHD IPS-монитора Gigabyte M27Q2 QD: доступный универсал 6 ч.
Сословное право доступа: из-за дефицита ИИ-серверов Alibaba Cloud вынужденно разделила клиентов на категории 7 ч.
В Китае намекнули на создание многочиповых ИИ-ускорителей, способных потягаться с Nvidia Blackwell 8 ч.
Honor представила компактный проектор с жестовым управлением и автокалибровкой за $85 9 ч.
«Руцентр» вошёл в реестр провайдеров хостинга для государственных информационных систем 10 ч.
После провала iPhone Air китайские бренды передумали выпускать сверхтонкие смартфоны 12 ч.
Ракета «Союз-2.1а» за три часа доставила двух россиян и американца на МКС 13 ч.
Foxconn вложит $569 млн в производство ИИ-оборудования и компонентов в Висконсине 13 ч.