Сегодня 30 июля 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 🔥
Эвакуационный шутер Rules of Engagement: The Grey State получит отдельный PvE-режим — разработчики показали его устройство в новом трейлере 17 мин.
Control Resonant и правда станет самой большой игрой Remedy — сиквел Control удивит продолжительностью 2 ч.
ИИ Anthropic Mythos обнаруживает уязвимости в продуктах Microsoft быстрее, чем их успевают исправлять 3 ч.
Инсайдеры раскрыли, когда Rockstar вернётся с новостями по GTA VI — геймплей и третий трейлер на подходе 3 ч.
«Не совсем сиквел. Не совсем приквел»: анонсирован олдскульный квест Thimbleweed Park 2 от создателя Monkey Island 4 ч.
Google запустит глобальную проверку возраста пользователей Android — как у Apple 13 ч.
Google выпустила музыкальную ИИ-модель Lyria 3.5 — она создаёт более насыщенное и эмоциональное звучание 13 ч.
Илон Маск дожал рекламщиков: X завершила громкую войну со Всемирной федерацией рекламодателей 13 ч.
Эксперты оценили зрелость ИИ-инфраструктуры российских компаний: бизнесу не хватает кадров и GPU-мощностей 13 ч.
«Да здравствует Безграничная Империя!»: новый геймплейный трейлер Warhammer 40,000: Dawn of War 4 показал, как воюют некроны 16 ч.
Intel впервые откроет технологии процессоров Atom стороннему стартапу — всё из-за старых связей Тана 42 мин.
Samsung: дефицит памяти сохранится не только в следующем, но и в 2028 году 47 мин.
Boeing может отправить злополучный Starliner в новый полёт ещё до конца 2026 года 48 мин.
Цукерберг пообещал ИИ-агентов для всего, но инвесторов это не впечатлило — акции Meta рухнули на 11 % после отчёта 50 мин.
Доходы Xbox продолжают падать, но облачный и ИИ-бизнес Microsoft компенсируют спад 6 ч.
Правительство США выделит $300 млн GlobalFoundries на развитие технологий кремниевой фотоники и купит 1 процент её акций 6 ч.
Прибыль Samsung в полупроводниковом сегменте взлетела в 250 раз 8 ч.
Seagate заранее распродала все накопители вплоть до 2028 года 12 ч.
Новая статья: Обзор SSD-накопителя WD Blue SN5100: QLC больше не пугает 12 ч.
OpenAI приоткрыла планы на собственные гаджеты — компания готовит целую линейку устройств 12 ч.