Gemini Robotics: AI-ræsonnement møder den fysiske verden

I de senere år har kunstig intelligens (AI) gjort betydelige fremskridt på tværs af forskellige områder, såsom behandling af naturligt sprog (NLP) og computersyn. En stor udfordring for AI har dog været dens integration i den fysiske verden. Mens AI har udmærket sig i forbindelse med ræsonnement og løsning af komplekse problemer har disse resultater i vid udstrækning været begrænset til digitale miljøer. For at AI kan udføre fysiske opgaver gennem robotteknologi, skal den have en dyb forståelse af rumlig ræsonnement, objektmanipulation og beslutningstagning. For at imødegå denne udfordring har Google introduceret Gemini Robotics, en række modeller, der er specielt udviklet til robotteknologi og legemliggjort AI. Bygge på Gemini 2.0, Disse AI-modeller kombinerer avanceret AI-ræsonnement med den fysiske verden for at sætte robotter i stand til at udføre en bred vifte af komplekse opgaver.

Forståelse af Gemini Robotics

Gemini Robotics er et par AI-modeller bygget på fundamentet af Gemini 2.0, en state-of-the-art Syn-sprog-model (VLM) i stand til at behandle tekst, billeder, lyd og video. Gemini Robotics er i bund og grund en udvidelse af VLM til Vision-Sprog-Handling (VLA) model, som gør det muligt for Gemini-modellen ikke blot at forstå og fortolke visuelle input og behandle instruktioner i naturligt sprog, men også at udføre fysiske handlinger i den virkelige verden. Denne kombination er afgørende for robotteknologi, da den gør det muligt for maskiner ikke blot at "se" deres omgivelser, men også at forstå dem i konteksten af ​​menneskeligt sprog og udføre komplekse opgaver i den virkelige verden, lige fra simpel objektmanipulation til mere komplicerede fingerfærdige aktiviteter.

En af Gemini Robotics' vigtigste styrker ligger i dens evne til at generalisere på tværs af en række opgaver uden behov for omfattende genoptræning. Modellen kan følge instruktioner fra et åbent ordforråd, tilpasse sig variationer i miljøet og endda håndtere uforudsete opgaver, der ikke var en del af dens oprindelige træningsdata. Dette er især vigtigt for at skabe robotter, der kan operere i dynamiske, uforudsigelige miljøer som hjem eller industrielle omgivelser.

Legemliggjort ræsonnement

En betydelig udfordring inden for robotteknologi har altid været kløften mellem digital ræsonnement og fysisk interaktionMens mennesker nemt kan forstå komplekse rumlige forhold og problemfrit interagere med deres omgivelser, har robotter kæmpet med at kopiere disse evner. For eksempel er robotter begrænsede i deres forståelse af rumlig dynamik, tilpasning til nye situationer og håndtering af uforudsigelige interaktioner i den virkelige verden. For at imødegå disse udfordringer inkorporerer Gemini Robotics "embodied ræsonnement", en proces, der gør det muligt for systemet at forstå og interagere med den fysiske verden på en måde, der ligner mennesker.

I modsætning til AI-ræsonnement i digitale miljøer involverer kropsliggjort ræsonnement flere afgørende komponenter, såsom:

• Objektdetektion og manipulationIndlejret ræsonnement sætter Gemini Robotics i stand til at opdage og identificere objekter i sine omgivelser, selv når de ikke er set tidligere. Den kan forudsige, hvor objekter skal gribes, bestemme deres tilstand og udføre bevægelser som at åbne skuffer, hælde væsker i eller folde papir.
• Forudsigelse af bane og grebIndlejret ræsonnement gør det muligt for Gemini Robotics at forudsige de mest effektive bevægelsesveje og identificere optimale punkter til at holde objekter. Denne evne er afgørende for opgaver, der kræver præcision.
• 3D-forståelseIndlejret ræsonnement gør det muligt for robotter at opfatte og forstå tredimensionelle rum. Denne evne er især afgørende for opgaver, der kræver kompleks rumlig manipulation, såsom at folde tøj eller samle objekter. Forståelse af 3D gør det også muligt for robotter at udmærke sig i opgaver, der involverer 3D-korrespondance i flere visninger og forudsigelser af 3D-afgrænsningsbokse. Disse evner kan være afgørende for, at robotter kan håndtere objekter præcist.

Behændighed og tilpasning: Nøglen til opgaver i den virkelige verden

Selvom objektdetektion og -forståelse er afgørende, ligger den sande udfordring ved robotteknologi i at udføre fingerfærdige opgaver, der kræver finmotorik. Uanset om det drejer sig om at folde en origami-ræv eller spille kort, er opgaver, der kræver høj præcision og koordination, typisk uden for de fleste AI-systemers kapacitet. Gemini Robotics er dog specielt designet til at udmærke sig i sådanne opgaver.

• FinmotorikModellens evne til at håndtere komplekse opgaver såsom at folde tøj, stable genstande eller spille spil demonstrerer dens avancerede fingerfærdighed. Med yderligere finjustering kan Gemini Robotics håndtere opgaver, der kræver koordination på tværs af flere frihedsgrader, såsom at bruge begge arme til komplekse manipulationer.
• Få-Shot læringGemini Robotics introducerer også konceptet med få-skuds læring, hvilket gør det muligt at lære nye opgaver med minimale demonstrationer. For eksempel kan Gemini Robotics med så få som 100 demonstrationer lære at udføre en opgave, der ellers ville kræve omfattende træningsdata.
• Tilpasning til nye udførelsesformerEn anden vigtig funktion ved Gemini Robotics er dens evne til at tilpasse sig nye robotudførelser. Uanset om det er en robot med to arme eller en humanoid med et højere antal led, kan modellen problemfrit styre forskellige typer robotkroppe, hvilket gør den alsidig og tilpasningsdygtig til forskellige hardwarekonfigurationer.

Nulpunktskontrol og hurtig tilpasning

En af de mest bemærkelsesværdige funktioner ved Gemini Robotics er dens evne til at styre robotter på en nul-skud eller få-skuds læring måde. Nul-skudskontrol refererer til evnen til at udføre opgaver uden at kræve specifik træning for hver enkelt opgave, mens få-skudskontrol involverer læring fra et lille sæt eksempler.

• Zero-Shot-kontrol via kodegenereringGemini Robotics kan generere kode til at styre robotter, selv når de specifikke handlinger, der kræves, aldrig er set før. For eksempel kan Gemini, når de får en opgavebeskrivelse på højt niveau, oprette den nødvendige kode til at udføre opgaven ved at bruge sine ræsonnementsevner til at forstå den fysiske dynamik og miljøet.
• Få-Shot læringI tilfælde hvor opgaven kræver mere kompleks fingerfærdighed, kan modellen også lære af demonstrationer og straks anvende denne viden til at udføre opgaven effektivt. Denne evne til hurtigt at tilpasse sig nye situationer er et betydeligt fremskridt inden for robotstyring, især i miljøer, der kræver konstant forandring eller uforudsigelighed.

Fremtidige implikationer

Gemini Robotics er et afgørende fremskridt inden for generel robotteknologi. Ved at kombinere AI's ræsonnementsevner med robotters fingerfærdighed og tilpasningsevne bringer det os tættere på målet om at skabe robotter, der nemt kan integreres i dagligdagen og udføre en række opgaver, der kræver menneskelignende interaktion.

De potentielle anvendelsesmuligheder for disse modeller er enorme. I industrielle miljøer kan Gemini Robotics bruges til komplekse monterings-, inspektions- og vedligeholdelsesopgaver. I hjemmene kan det hjælpe med pligter, pleje og personlig underholdning. Efterhånden som disse modeller fortsætter med at udvikle sig, vil robotter sandsynligvis blive udbredte teknologier, der kan åbne nye muligheder på tværs af flere sektorer.

The Bottom Line

Gemini Robotics er en række modeller bygget på Gemini 2.0, designet til at gøre det muligt for robotter at udføre kropsliggjort ræsonnement. Disse modeller kan hjælpe ingeniører og udviklere med at skabe AI-drevne robotter, der kan forstå og interagere med den fysiske verden på en menneskelignende måde. Med evnen til at udføre komplekse opgaver med høj præcision og fleksibilitet inkorporerer Gemini Robotics funktioner som kropsliggjort ræsonnement, nul-skudskontrol og få-skuds læring. Disse funktioner gør det muligt for robotter at tilpasse sig deres miljø uden behov for omfattende omskoling. Gemini Robotics har potentiale til at transformere industrier, fra produktion til hjemmehjælp, og gøre robotter mere kapable og sikrere i virkelige applikationer. Efterhånden som disse modeller fortsætter med at udvikle sig, har de potentiale til at omdefinere robotteknologiens fremtid.