Робототехника Gemini: искусственный интеллект встречает физический мир

В последние годы искусственный интеллект (ИИ) значительно продвинулся в различных областях, таких как обработка естественного языка (NLP) и компьютерное зрение. Однако одной из основных проблем для ИИ было его интеграция в физический мир. Хотя ИИ успешно справлялся с рассуждениями и решением сложных проблем, эти достижения в основном были ограничены цифровыми средами. Чтобы ermögнить ИИ выполнять физические задачи через робототехнику, ему необходимо обладать глубоким пониманием пространственного рассуждения, манипуляции объектами и принятия решений. Чтобы решить эту проблему, Google представил Робототехнику Gemini, набор моделей, специально разработанных для робототехники и воплощенного ИИ. Основанный на Gemini 2.0, эти модели ИИ объединяют передовые возможности рассуждения ИИ с физическим миром, чтобы ermögнить роботам выполнять широкий спектр сложных задач.

Понимание робототехники Gemini

Робототехника Gemini – это пара моделей ИИ, построенных на основе Gemini 2.0, современной модели языка и зрения (VLM), способной обрабатывать текст, изображения, аудио и видео. Робототехника Gemini по сути является расширением VLM в модель языка, зрения и действия (VLA), которая ermögляет модели Gemini не только понимать и интерпретировать визуальные входные данные и обрабатывать естественные языковые инструкции, но и выполнять физические действия в реальном мире. Это сочетание имеет решающее значение для робототехники, ermögляя машинам не только “видеть” свою среду, но и понимать ее в контексте человеческого языка, и выполнять сложные задачи реального мира, от простой манипуляции объектами до более сложных дexterous действий.

Одной из ключевых сильных сторон робототехники Gemini является ее способность обобщать различные задачи без необходимости обширного повторного обучения. Модель может следовать инструкциям с открытым словарем, адаптироваться к изменениям в среде и даже обрабатывать непредвиденные задачи, которые не были частью ее первоначальных данных обучения. Это особенно важно для создания роботов, которые могут работать в динамичных, непредсказуемых средах, таких как дома или промышленные условия.

Воплощенное рассуждение

Одной из основных проблем в робототехнике всегда был разрыв между цифровым рассуждением и физическим взаимодействием. Хотя люди могут легко понимать сложные пространственные отношения и без проблем взаимодействовать со своей средой, роботы испытывали трудности в воспроизведении этих способностей. Например, роботы ограничены в понимании пространственных динамик, адаптации к новым ситуациям и обработке непредсказуемых реальных взаимодействий. Чтобы решить эти проблемы, робототехника Gemini включает “воплощенное рассуждение”, процесс, который ermögляет системе понимать и взаимодействовать с физическим миром подобно тому, как это делают люди.

В отличие от рассуждения ИИ в цифровых средах, воплощенное рассуждение включает несколько важных компонентов, таких как:

• Обнаружение и манипуляция объектами: Воплощенное рассуждение ermögляет робототехнике Gemini обнаруживать и идентифицировать объекты в своей среде, даже если они не были видны ранее. Она может предсказать, где захватить объекты, определить их состояние и выполнить движения, такие как открытие ящиков, наливание жидкостей или складывание бумаги.
• Прогнозирование траектории и захвата: Воплощенное рассуждение ermögляет робототехнике Gemini прогнозировать наиболее эффективные пути для движения и определять оптимальные точки для удержания объектов. Эта способность необходима для задач, которые требуют точности.
• Понимание 3D: Воплощенное рассуждение ermögляет роботам воспринимать и понимать трехмерные пространства. Эта способность особенно важна для задач, которые требуют сложной пространственной манипуляции, такой как складывание одежды или сборка объектов. Понимание 3D также ermögляет роботам excelling в задачах, которые включают многовидовые 3D-соответствия и 3D-предсказания границ. Эти способности могут быть важными для роботов, чтобы точно обрабатывать объекты.

Декстерность и адаптация: ключ к задачам реального мира

Хотя обнаружение и понимание объектов являются важными,真正я проблема робототехники заключается в выполнении задач, которые требуют тонкой моторики. Будь то складывание оригами-fox или игра в карточную игру, задачи, которые требуют высокой точности и координации, обычно находятся за пределами возможностей большинства систем ИИ. Однако робототехника Gemini была специально разработана для выполнения таких задач.

• Тонкая моторика: Способность модели обрабатывать сложные задачи, такие как складывание одежды, укладывание объектов или игра в игры, демонстрирует ее передовую декстерность. С дополнительной настройкой робототехника Gemini может обрабатывать задачи, которые требуют координации по нескольким степеням свободы, таких как использование обеих рук для сложных манипуляций.
• Обучение с несколькими примерами: Робототехника Gemini также вводит понятие обучения с несколькими примерами, ermögляя ей учиться новым задачам с минимальными демонстрациями. Например, с помощью всего 100 демонстраций робототехника Gemini может научиться выполнять задачу, которая в противном случае потребовала бы обширных данных обучения.
• Адаптация к новым воплощениям: Другой ключевой особенностью робототехники Gemini является ее способность адаптироваться к новым роботизированным воплощениям. Будь то би-рукий робот или гуманоид с большим количеством суставов, модель может без проблем контролировать различные типы роботизированных тел, что делает ее универсальной и адаптируемой к различным аппаратным конфигурациям.

Управление с нулевым выстрелом и быстрая адаптация

Одной из выдающихся особенностей робототехники Gemini является ее способность контролировать роботов в режиме нулевого или нескольких выстрелов. Управление с нулевым выстрелом означает способность выполнять задачи без необходимости специального обучения для каждой отдельной задачи, в то время как обучение с несколькими выстрелами включает обучение на небольшом наборе примеров.

• Управление с нулевым выстрелом через генерацию кода: Робототехника Gemini может генерировать код для управления роботами, даже если конкретные действия, необходимые для выполнения задачи, никогда не видели раньше. Например, когда предоставляется высокоуровневое описание задачи, Gemini может создать необходимый код для выполнения задачи, используя свои возможности рассуждения для понимания физических динамик и среды.
• Обучение с несколькими выстрелами: В случаях, когда задача требует более сложной декстерности, модель также может учиться на демонстрациях и сразу же применять это знание для эффективного выполнения задачи. Эта способность быстро адаптироваться к новым ситуациям является значительным прогрессом в роботизированном контроле, особенно для сред, которые требуют постоянных изменений или непредсказуемости.

Будущие последствия

Робототехника Gemini является важным прогрессом в общей робототехнике. Объединяя возможности рассуждения ИИ с декстерностью и адаптируемостью роботов, она приближает нас к цели создания роботов, которые могут быть легко интегрированы в повседневную жизнь и выполнять различные задачи, требующие человеческого взаимодействия.

Потенциальные применения этих моделей являются обширными. В промышленных средах робототехника Gemini может быть использована для сложной сборки, инспекций и задач обслуживания. В домах она может помочь с домашними делами, уходом и личным развлечением. По мере того, как эти модели продолжают развиваться, роботы, вероятно, станут повсеместными технологиями, которые могут открыть новые возможности в нескольких секторах.

Основная информация

Робототехника Gemini – это набор моделей, построенных на основе Gemini 2.0, предназначенных для ermögления роботам выполнять воплощенное рассуждение. Эти модели могут помочь инженерам и разработчикам создавать роботов, которые могут понимать и взаимодействовать с физическим миром подобно человеку. С возможностью выполнять сложные задачи с высокой точностью и гибкостью, робототехника Gemini включает функции, такие как воплощенное рассуждение, управление с нулевым выстрелом и обучение с несколькими выстрелами. Эти способности ermögляют роботам адаптироваться к своей среде без необходимости обширного повторного обучения. Робототехника Gemini имеет потенциал трансформировать отрасли, от производства до домашней помощи, делая роботов более способными и безопасными в реальных приложениях. По мере того, как эти модели продолжают развиваться, они имеют потенциал重新 определить будущее робототехники.