Gemini Robotics: AI Reasoning Meets the Physical World

В останні роки штучний інтелект (AI) суттєво просунувся в різних галузях, таких як обробка природної мови (NLP) та комп’ютерне зору. Однак однією з основних проблем для AI була її інтеграція у фізичний світ. Хоча AI досягла успіхів у сфері розуміння та вирішення складних проблем, ці досягнення в основному були обмежені цифровими середовищами. Щоб дозволити AI виконувати фізичні завдання через робототехніку, їй необхідно володіти глибоким розумінням просторового розуміння, маніпуляції об’єктами та прийняття рішень. Щоб подолати цю проблему, Google представила Gemini Robotics, набір моделей, спеціально розроблених для робототехніки та втіленого AI. Розроблені на основі Gemini 2.0, ці моделі AI поєднують передові можливості розуміння AI з фізичним світом, щоб дозволити роботам виконувати широкий спектр складних завдань.

Розуміння Gemini Robotics

Gemini Robotics – це пара моделей AI, розроблених на основі Gemini 2.0, передової моделі бачення-мови (VLM), здатної обробляти текст, зображення, аудіо та відео. Gemini Robotics є по суті розширенням VLM у модель бачення-мови-дії (VLA), яка дозволяє моделі Gemini не тільки розуміти та інтерпретувати візуальні входи та обробляти природні мовні інструкції, але також виконувати фізичні дії у реальному світі. Це поєднання критично важливе для робототехніки, оскільки дозволяє машинам не тільки “бачити” своє середовище, але також розуміти його у контексті людської мови та виконувати складні завдання реального світу, від простої маніпуляції об’єктами до більш складних дexterous дій.

Однією з ключових сильних сторін Gemini Robotics є її здатність узагальнювати широкий спектр завдань без потреби у великому повторному навчанні. Модель може слідувати інструкціям з відкритим словником, адаптуватися до змін у середовищі та навіть виконувати завдання, які не були частиною її початкових навчальних даних. Це особливо важливо для створення роботів, які можуть працювати в динамічних, непередбачуваних середовищах, таких як будинки або промислові установки.

Втілене розуміння

Однією з основних проблем у робототехніці завжди була пропасть між цифровим розумінням та фізичною взаємодією. Хоча люди можуть легко зрозуміти складні просторові відносини та безшовно взаємодіяти зі своїм оточенням, роботам було важко повторити ці можливості. Наприклад, роботам обмежено розуміння просторової динаміки, адаптації до нових ситуацій та взаємодії з непередбачуваною реальністю. Щоб подолати ці проблеми, Gemini Robotics включає “втілене розуміння”, процес, який дозволяє системі розуміти та взаємодіяти з фізичним світом подібно до людей.

На відміну від розуміння AI у цифрових середовищах, втілене розуміння включає кілька критично важливих компонентів, таких як:

• Виявлення та маніпуляція об’єктами: Втілене розуміння дозволяє Gemini Robotics виявляти та ідентифікувати об’єкти в своєму середовищі, навіть якщо вони раніше не були бачені. Воно може передбачати, де схопити об’єкти, визначати їх стан та виконувати рухи, такі як відкриття шухляди, наливання рідини або складання паперу.
• Прогнозування траєкторії та хватки: Втілене розуміння дозволяє Gemini Robotics прогнозувати найбільш ефективні шляхи руху та визначати оптимальні точки для утримання об’єктів. Ця можливість критично важлива для завдань, які вимагають точності.
• Трьохвимірне розуміння: Втілене розуміння дозволяє роботам сприймати та розуміти три виміри. Ця можливість особливо важлива для завдань, які вимагають складної просторової маніпуляції, таких як складання одягу або збірка об’єктів. Розуміння 3D також дозволяє роботам виконувати завдання, які включають багатогранний 3D-відповідність та 3D-передбачення обмеження. Ці можливості можуть бути життєво важливими для роботів, щоб точно обробляти об’єкти.

Декстерність та адаптація: Ключ до реальних завдань

Хоча виявлення об’єктів та розуміння критично важливі, справжня проблема робототехніки полягає у виконанні дexterous завдань, які вимагають тонких моторних навичок. Чи це складання оригамі чи гра в карти, завдання, які вимагають високої точності та координації, зазвичай виходять за межі можливостей більшості систем AI. Однак Gemini Robotics була спеціально розроблена для виконання таких завдань.

• Тонкі моторні навички: Спроможність моделі виконувати складні завдання, такі як складання одягу, укладання об’єктів або гра в ігри, демонструє її високу декстерність. З додатковим доопрацюванням Gemini Robotics може виконувати завдання, які вимагають координації по декілька ступенів свободи, таких як використання обох рук для складної маніпуляції.
• Навчання з декількома зразками: Gemini Robotics також вводить концепцію навчання з декількома зразками, що дозволяє їй вивчати нові завдання з мінімальними демонстраціями. Наприклад, з як мінімум 100 демонстраціями Gemini Robotics може вивчати виконання завдання, яке інакше потребувало б великих навчальних даних.
• Адаптація до нових втіленнь: Іншою ключовою особливістю Gemini Robotics є її здатність адаптуватися до нових роботизованих втіленнь. Чи це бі-рукова робота чи гуманоїд з більшим числом суглобів, модель може безшовно контролювати різні типи роботизованих тіл, роблячи її універсальною та адаптованою до різних апаратних конфігурацій.

Контроль без попереднього досвіду та швидка адаптація

Однією з видатних особливостей Gemini Robotics є її здатність контролювати роботів у режимі навчання без попереднього досвіду або з декількома зразками. Контроль без попереднього досвіду означає можливість виконання завдань без потреби у спеціальному навчанні для кожного окремого завдання, тоді як навчання з декількома зразками включає навчання з малих наборів прикладів.

• Контроль без попереднього досвіду через генерацію коду: Gemini Robotics може генерувати код для контролю роботів навіть у випадках, коли конкретні дії ніколи не бачилися раніше. Наприклад, коли надається високорівнева опис завдання, Gemini може створити необхідний код для виконання завдання, використовуючи свої можливості розуміння для розуміння фізичної динаміки та середовища.
• Навчання з декількома зразками: У випадках, коли завдання вимагає більш складної декстерності, модель також може вивчати з демонстрацій та негайно застосовувати це знання для ефективного виконання завдання. Ця здатність швидко адаптуватися до нових ситуацій є суттєвим прогресом у роботизованому контролі, особливо для середовищ, які вимагають постійних змін або непередбачуваності.

Майбутні наслідки

Gemini Robotics є важливим кроком вперед у сфері загального призначення робототехніки. Об’єднавши можливості розуміння AI з декстерністю та адаптивністю роботів, вона наближає нас до мети створення роботів, які можуть бути легко інтегровані у повсякденне життя та виконувати широкий спектр завдань, які вимагають людського взаємодії.

Потенційні застосування цих моделей є величезними. У промислових середовищах Gemini Robotics можна використовувати для складної збірки, інспекцій та завдань з технічного обслуговування. У будинках вона може допомагати з домашніми завданнями, доглядом за людьми та особистим розвагами. По мірі розвитку цих моделей робототехніка, ймовірно, стане поширеною технологією, яка відкриє нові можливості в різних галузях.

Висновок

Gemini Robotics – це набір моделей, розроблених на основі Gemini 2.0, призначених для надання роботам можливості розуміння та взаємодії з фізичним світом подібно до людей. Ці моделі можуть допомогти інженерам та розробникам створювати роботів, які можуть виконувати складні завдання з високою точністю та гнучкістю. З можливістю виконувати складні завдання з високою точністю та гнучкістю, Gemini Robotics включає особливості, такі як втілене розуміння, контроль без попереднього досвіду та навчання з декількома зразками. Ці можливості дозволяють роботам адаптуватися до свого середовища без потреби у великому повторному навчанні. Gemini Robotics має потенціал трансформувати галузі, від виробництва до домашньої допомоги, роблячи роботів більш здатними та безпечними у реальних застосуваннях. По мірі розвитку цих моделей вони мають потенціал переозначити майбутнє робототехніки.