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deepmind.google.deepmind.google.deepmind.google+1.Google DeepMind, ein Tochterunternehmen von Alphabet Inc. , stellte am Dienstag, den 10. November, Gemini Robotics 2.5 vor. Das Labor bezeichnet es als sein "leistungsfähigstes Modell für Sehen, Sprache und Handeln (VLA) bis heute", das nun für Robotik-Partner bereitgestellt wird. Die meiste Aufmerksamkeit galt einem Fabrik-Pilotprojekt mit Apptronik und Mercedes-Benz, bei dem Apollo 2-Humanoide Autoteile mit einer Erfolgsquote von 96 Prozent konfektionierten. DeepMind veröffentlichte außerdem ASIMOV-Jailbreak, einen offenen Benchmark, der testet, ob Roboter zu unsicheren Handlungen verleitet werden können.deepmind.google
DeepMind evaluierte das Modell bei über 200 Aufgaben, darunter das Servieren von Lebensmitteln mit einer Zange, das Binden einer Schleife an einer Geschenkbox und das Pipettieren von Flüssigkeiten. Je nach Aufgabenart werden Erfolgsquoten gemeldet, die 30 bis 100 Prozent über den bisherigen Basiswerten liegen, bei 20 bis 30 Prozent schnelleren Abschlusszeiten. Ars Technica merkte an, dass diese Zahlen aus Labortests stammen. Zudem wurde darauf hingewiesen, dass das Schleifenbinden relevant ist, da Bänder und andere verformbare Objekte für Roboter notorisch schwer zu handhaben sind. Das Modell läuft auf Apptroniks Apollo 2, das über eine Hand mit fünf Fingern und 22 Freiheitsgraden verfügt, sowie auf der Franka Duo-Plattform mit Zwei-Finger-Greifern.arstechnica.com+2
Der Proof-of-Concept lief an aktiven Produktionslinien in Kecskemét, Ungarn, und Sindelfingen, Deutschland. Apollo 2-Roboter nahmen Metallhalterungen aus Behältern und legten sie in der für jedes Fahrzeug benötigten Reihenfolge in Sequenzier-Trays. Gemini Robotics ER überwachte den Arbeitsablauf, während Gemini Robotics 2.5 die Hände und Arme steuerte. Apptronik-CEO Jeff Cardenas sagte im Blogbeitrag von DeepMind: "Wir haben gesehen, wie sich die Modelle in nur wenigen Wochen des Nachtrainings dramatisch verbessert haben und mit sehr geringem Leistungsabfall in die Mercedes-Benz-Produktion übergingen."deepmind.google
Ars Technica schrieb, dass 96 Prozent ein starkes Ergebnis für KI-Robotik seien, aber wahrscheinlich immer noch nicht den Anforderungen eines Autoherstellers entsprächen, da ein Mensch bei der gleichen repetitiven Aufgabe fast immer fehlerfrei arbeite. DeepMind-Direktor Kanishka Rao sagte dem Portal, dass das Schließen der letzten 4-Prozent-Lücke ein "steiler Weg" sei. DeepMind bezeichnet die Arbeit als Proof-of-Concept, und keines der Unternehmen hat mitgeteilt, ob die Humanoide dauerhaft an den Linien bleiben werden.madrobot.blog+1
DeepMind gibt an, dass neue Anleitungen zur Schlussfolgerung während der Laufzeit die sichere Aufgabenerfüllung um 33 Prozent bei Hindernissen und um 43 Prozent in der Nähe von Menschen verbessert haben. ASIMOV-Jailbreak enthält Hunderte von Prompts, die unsichere Anfragen in Dutzenden von Szenarien verschleiern. Im Benchmark zeigte DeepMinds Gemini 4 Argon eine Jailbreak-Resistenz von 99,5 Prozent, verglichen mit 82 Prozent bei Gemini Robotics ER 2. Der Benchmark ist auf Hugging Face veröffentlicht.the-decoder.com+1
Argon half auch beim Aufbau des neuen Modells. Es fungierte als Simulations-Engine, die Tausende von Trainingsläufen und digitalen Zwillingen aus echten Kameraszenen generierte. DeepMind sagt, dies ermögliche es Robotern, schneller auf neue Szenen und Objekte zu generalisieren. Die Veröffentlichung folgt auf Gemini Robotics 2, das DeepMind im Juli einführte, um Robotern eine Ganzkörpersteuerung zu ermöglichen.deepmind.google