Сегодня 06 ноября 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 🔥
Nvidia отметила 20-летие легендарной GeForce 8800 GTX выпуском игры про распаковку GeForce 8800 GTX — с RTX 4070 в «минималках» 7 ч.
ИИ-агенты OpenAI выявили почти 1000 уязвимостей в ядре Linux 8 ч.
OpenAI представила GPT-6 Cyber — свою лучшую ИИ-модель для защиты от киберугроз 8 ч.
Всё-таки «Тарков» в космосе: Никита Буянов подтвердил связь Fragmentary Order и Escape from Tarkov 8 ч.
Приложение Xbox для ПК стало запускаться на 60 % быстрее, а сервис Xbox Cloud Gaming получил новый интерфейс 9 ч.
Герои, бандиты и красоты Вайс-Сити: Rockstar показала 39 новых скриншотов GTA VI 10 ч.
Геймплея нет, купи футболку: Bethesda выпустила фирменную одежду по The Elder Scrolls VI: Sentinel, чтобы фанаты могли «показать свой ажиотаж» 11 ч.
Anthropic смягчила запрет на клонирование популярных игр через Claude Code 11 ч.
Исследование показало, как большие компании последние 26 лет убивали игровые студии 12 ч.
Хакеры взламывали Android-смартфоны через дыры в Chrome и графике Snapdragon 15 ч.
В Гонконге застряли 600 тыс. ускорителей Nvidia H200 — Китай не хочет пускать к себе чипы конкурентов 6 ч.
Aina представила массивный умный перстень с экраном, джойстиком и микрофоном для ИИ 6 ч.
Дефицит памяти раздул мировой рынок DRAM почти в пять раз — Samsung захватила 38 % 6 ч.
Sony сообщила, что разработка PlayStation 6 идёт по графику — а продажи PS5 достигли 97,9 млн консолей 7 ч.
Apple удвоит поставки MacBook Neo в 2027 году — бюджетный ноутбук оказался хитом 7 ч.
Blue Origin отложила запуск New Glenn на январь — ремонт стартовой площадки после взрыва затягивается 8 ч.
SanDisk сделала ставку на HBF, но выпускать её пока негде, поскольку Kioxia выбрала иной путь развития памяти 9 ч.
Motorola представила флагман Signature 27 с батареей на 7000 мА·ч и EVS-сенсором за $1599 9 ч.
Роботы на GPT-6 умеют творить без предварительного обучения, но пока не могут нормально работать руками — в Unitree объяснили почему 9 ч.
Эксплуатация ностальгии: Sony представила MDR-3R — проводные наушники, как от кассетного плеера Walkman 10 ч.