Google навчила роботів працювати руками — нова модель Gemini Robotics 2.5 впоралася з завданнями на заводі Mercedes-Benz

Google офіційно анонсувала модель штучного інтелекту Gemini Robotics 2.5. Вона належить до класу VLA («зір — мова — дія»), допомагає роботам швидше освоювати широкий спектр навичок і робити це ефективніше. Роботи стають більш спритними, надійними та безпечними — вони отримують можливість працювати не лише в лабораторіях, а й у реальному, непередбачуваному світі, допомагаючи людині у виконанні найрізноманітніших завдань.

Джерело зображень: deepmind.google

Gemini Robotics 2.5 є значним кроком уперед у трьох ключових аспектах. Аспект спритності вказує на те, що роботи отримали можливість виконувати більше завдань, демонструючи при цьому вищу ефективність і вправність — від використання повсякденних інструментів до маніпуляцій з крихкими або гнучкими предметами.

Під час практичних випробувань на виробничих лініях Mercedes-Benz роботи Apptronik Apollo 2 під управлінням моделі Gemini Robotics 2.5 показали прогрес у аспекті надійності — вони виконували завдання з підбору та упаковки автодеталей з показником успішності 96 %. У перспективі можна буде делегувати роботам монотонну роботу, а технічні спеціалісти зможуть займатися більш складними виробничими завданнями. У Google також удосконалили механізми контролю фізичної безпеки та розробили новий стандарт тестування, спрямований на виявлення вразливостей, пов'язаних із спробами джейлбрейка (взлому) робототехнічних систем.

Google суттєво розширила можливості моделі, збільшивши кількість, ефективність і складність виконуваних завдань. Її роботу оцінили на прикладі 200 різних операцій, включаючи подачу продуктів харчування на щипцях, зав'язування банта на подарунковій коробці або дозування рідини за допомогою піпетки. Такі завдання об'єднують цілий ряд навичок від впевненого використання інструментів і складних маніпуляцій з деформованими об'єктами до акуратного поводження з крихкими предметами. У порівнянні з попередніми моделями приріст успішності виконання операцій для нової склав 30–100 % залежно від типу завдання; швидкість роботи зросла на 20–30 %.

Основний критерій ефективності ШІ-моделі для роботів — її здатність працювати в реальних виробничих умовах. Apptronik Apollo 2 на підприємствах Mercedes-Benz демонстрували можливість мислити, вибудовувати багатоступеневі логічні ланцюги та діяти відповідно до змін обстановки. У рамках пілотного проекту роботи в автономному режимі виконували комплектацію деталей — повторювана і фізично важка задача включала сортування окремих компонентів з загальних контейнерів і їх перекладання в спеціальні лотки строго в тій послідовності, яка потрібна для складання конкретного автомобіля на конвеєрі. Показник успішності склав 96 %.

Для обходу фізичних небезпек Gemini Robotics 2.5 використовує логічне управління в реальному часі — цей механізм допомагає роботу безпечно переміщатися в складних умовах. Ця функція, за оцінками Google, допомогла підвищити безпечне виконання завдань поблизу перешкод на 33 %, поблизу людей — на 43 %. Компанія також продовжує роботу над підвищенням безпеки при виконанні довгострокових завдань з використанням автономних агентів. Модель Gemini 4 Argon показала кращі результати в тестах для агентних робототехнічних систем: вона ефективно відмовляється від небезпечних дій, успішно вирішує ситуації невизначеності та коректно функціонує при безпосередній близькості людини.

Для перевірки стійкості до спроб джейлбрейка компанія випустила відкритий бенчмарк ASIMOV-Jailbreak, що включає сотні запитів, замаскованих у різних сценаріях. Gemini 4 Argon показала стійкість до таких спроб на рівні 99,5 % — результат попередньої базової моделі Gemini Robotics ER 2 склав 82 %. Gemini 4 Argon допомогла в навчанні Gemini Robotics 2.5, виступивши в ролі двигуна для симуляцій.

Хочеш дізнатися більше — читай відгуки