Google DeepMind выводит мобильную робототехнику на новый уровень, запустив Gemini Robotics On-Device. Это компактная версия их ИИ-системы, способная работать без подключения к облаку.
Об этом сообщает itechua.com.
Этот автономный модуль позволяет управлять реальными роботами локально. Он выполняет задачи, анализирует данные и генерирует решения без интернета. Новый подход открывает путь к созданию универсальных, быстрых и надежных роботов, пригодных к работе даже в местах с отсутствующей или нестабильной связью.
Gemini Robotics On-Device воплощает многомодальную логику модели Gemini 2.0 в компактном формате. Система способна распознавать естественную речь, анализировать сенсорные данные и контролировать точные движения с минимальной задержкой. Модель разработана для работы в условиях, где каждая миллисекунда на счету. Она позволяет управлять действиями роботов без необходимости в удаленных серверах. Google также представил SDK, позволяющий разработчикам адаптировать модель под различные сценарии.
Главное преимущество — полная независимость от облачных сервисов. В отличие от предыдущих решений, эта модель работает непосредственно на работе. Это ускоряет реакцию и снижает риски сбоев. Для обучения достаточно 50-100 демонстраций, после чего система способна самостоятельно выполнять задачи.
«Это эффективное и малогабаритное решение для сред, где подключение к сети нестабильно или вообще недоступно», — отметила Каролина Парада, руководитель отдела робототехники DeepMind. По ее словам, Gemini Robotics On-Device идеально подходит как стартовая модель или для критических сфер. Например, в медицине, где важна бесперебойная работа без передачи персональных данных наружу.
Модель успешно тестировали на роботе Google ALOHA, а также адаптировали для Apollo от Apptronik и манипулятора Franka FR3. Она справилась с такими задачами, как расстегивание молний, складывание вещей, и обеспечила плавность действий с минимальной задержкой. Разработчики могут настраивать ее под конкретные цели, демонстрируя нужное действие несколько раз — после чего робот выполняет его самостоятельно.
Gemini Robotics On-Device также можно тестировать в виртуальной среде MuJoCo или применять непосредственно на роботах в реальном мире. DeepMind рассматривает этот подход как фундамент для будущих поколений адаптивных автономных машин, способных принимать безопасные решения без подключения к облаку.
Парада резюмировала: «Это не просто еще одна модель — это полноценное решение, которое использует возможности генеративного ИИ, чтобы робот мог обобщать, обучаться и действовать безопасно в новых обстоятельствах».
