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2025-03-13 00:00:00
- Gemini Roboticsは新しいモデルです
- 物理的な世界に焦点を当て、ロボットで使用されます
- 視覚的で、インタラクティブで、一般的です
グーグル Geminiは、生成的なテキストや画像など、画面内で発生する多くのことが得意です。それでも、最新のモデルであるGoogle Roboticsは、生成的AIを物理的な世界に移動させ、ヒューマノイドロボット革命レースを実質的にスピードアップできるビジョン言語アクションモデルです。
Gemini Robotics、それ GoogleのDeepmindは水曜日に発表されました、3つの重要な領域でジェミニの能力を向上させます。
- 器用さ
- インタラクティブ性
- 一般化
これらの3つの側面のそれぞれは、職場および未知の環境でのロボット工学の成功に大きな影響を与えます。
一般化により、ロボットはジェミニの世界と物事についての膨大な知識を取り、それを新しい状況に適用し、訓練されたことのないタスクを達成することができます。あるビデオでは、研究者は、テーブルトップのバスケットボールゲームであるジェミニロボティクスによって制御されたロボットアームのペアを示し、「バスケットボールをスラムダンク」するように頼みます。
ロボットは以前にゲームを見たことがありませんでしたが、小さなオレンジ色のボールを拾い上げ、プラスチックネットに詰めました。
Google Gemini Roboticsは、ロボットをよりインタラクティブにし、口頭での割り当ての変化だけでなく、予測不可能な条件にも対応できるようにします。
別のビデオでは、研究者はロボットにブドウをバナナと一緒にボウルに入れるように頼みましたが、ロボットの間にボウルを動かしました アーム 調整されて、それでもブドウをボウルに入れました。
Googleはまた、ロボットの器用な機能を実証しました。これにより、木製のボードでTIC-TAC-Toeをプレイしたり、ホワイトボードを消去したり、折り紙を折りたたみに折り畳んだりするなどのことに取り組むことができました。
各タスクでの時間のトレーニングの代わりに、ロボットはほぼ一定の自然言語の指示に応答し、ガイダンスなしでタスクを実行します。見るのは印象的です。
当然、AIをロボット工学に追加することは新しいものではありません。
去年、 Openaiは図AIと提携しました 口頭での指示に基づいてタスクを解決できるヒューマノイドロボットを開発する。 Gemini Roboticsと同様に、図01のVisual Languageモデルは Openai タスクと優先順位の変化に関する前後の会話に従事する音声モデル。
デモでは、ヒューマノイドロボットは皿と排水器の前に立っています。それが何を見ているのか、それがリストしていることについて尋ねられますが、対話者はタスクを変更し、何かを食べるように求めます。ビートを逃さずに、ロボットは拾います りんご そして彼にそれを渡します。

ビデオでGoogleが示したもののほとんどは、幅広い物理的なタスクを介して動作するロボットアームと手の具体化されていませんが、壮大な計画があります。 Googleは提携しています apptroniks Apollo Humanoidロボットに新しいモデルを追加します。
Googleは、Gemini Robotics-ER(具体化された推論)と呼ばれる新しい高度な視覚言語モデルである追加のプログラミングでドットを接続します。
Gemini Robotics-ERは、ロボット工学の空間推論を強化し、ロボット開発者がモデルを既存のコントローラーに接続するのに役立つはずです。
繰り返しになりますが、これにより、オンザフライの推論が改善され、ロボットが馴染みのないオブジェクトを把握して使用する方法をすばやく把握できるようにする必要があります。 GoogleはGemini Rotbotics ERをエンドツーエンドのソリューションと呼び、「認識、状態の推定、空間理解、計画、コード生成など、箱から出してロボットを制御するために必要なすべての手順を実行できる」と主張しています。
Googleは、Boston Dynamics(Makers of BusinessおよびResearchに焦点を当てたロボティクス企業にGemini Robotics -ERモデルを提供しています。 アトラス)、アジャイルロボット、敏ilityロボット。
全体として、それはヒューマノイドロボット開発者にとって潜在的な恩恵です。ただし、これらのロボットのほとんどは工場向けまたは実験室に設計されているため、自宅にジェミニ強化ロボットがあるのはしばらくするまでです。
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