Google DeepMind uvádí Gemini Robotics 2.5 pro roboty

Společnost Google DeepMind, spadající pod Alphabet Inc. ↗ 2.00%, představila v úterý 10. listopadu model Gemini Robotics 2.5. Laboratoř jej označuje za svůj „dosud nejvýkonnější model pro vidění, jazyk a akce (VLA)“ a nyní jej začíná zavádět u svých robotických partnerů. Největší pozornost se soustředila na tovární pilotní projekt se společnostmi Apptronik a Mercedes-Benz, při kterém humanoidní roboti Apollo 2 kompletovali automobilové díly s 96% úspěšností. DeepMind také vydal ASIMOV-Jailbreak, otevřený benchmark, který testuje, zda lze roboty přimět k nebezpečnému jednání.deepmind.google ## Nárůst obratnosti a rychlosti DeepMind model testoval na více než 200 úkolech, včetně podávání jídla kleštěmi, vázání mašle na dárkové krabici nebo pipetování kapalin. V závislosti na typu úkolu vykazuje model o 30 % až 100 % vyšší úspěšnost než předchozí základní modely a o 20 % až 30 % kratší dobu dokončení. Server Ars Technica poznamenal, že tato čísla pocházejí z laboratorního testování. Upozornil také, že vázání mašle je důležité, protože stuhy a další deformovatelné objekty jsou pro roboty notoricky známé svou obtížností. Model běží na robotech Apollo 2 od Apptroniku, kteří mají pětiprstou ruku s 22 stupni volnosti, a na platformě Franka Duo s dvouprstými chapadly.arstechnica.com+2 ## Pilotní provoz v továrně Koncept byl testován na aktivních výrobních linkách v maďarském Kecskemétu a německém Sindelfingenu. Roboti Apollo 2 odebírali kovové držáky z velkoobjemových zásobníků a umísťovali je do sekvenčních zásobníků v pořadí, které každé vozidlo vyžadovalo. Systém Gemini Robotics ER sledoval pracovní postup, zatímco Gemini Robotics 2.5 ovládal ruce a paže. Generální ředitel Apptroniku Jeff Cardenas v příspěvku DeepMind uvedl, že „jsme viděli, jak se modely dramaticky zlepšily během pouhých několika týdnů po tréninku a přenesly se do výroby Mercedes-Benz s velmi malým poklesem výkonu.“deepmind.google Server Ars Technica napsal, že 96 % je pro robotickou AI silný výsledek, ale pravděpodobně stále nedostačuje požadavkům automobilek, protože člověk provádějící stejný opakující se úkol jej zvládne téměř pokaždé správně. Ředitel DeepMind Kanishka Rao serveru řekl, že překlenutí zbývajících 4 % bude „strmá cesta“. DeepMind označuje tuto práci za ověření konceptu a ani jedna ze společností neuvedla, zda humanoidi na linkách zůstanou.madrobot.blog+1 ## Bezpečnostní benchmark DeepMind uvádí, že nové pokyny pro uvažování v reálném čase zlepšily bezpečné dokončení úkolů o 33 % v blízkosti překážek a o 43 % v blízkosti lidí. ASIMOV-Jailbreak obsahuje stovky výzev, které maskují nebezpečné požadavky napříč desítkami scénářů. V tomto benchmarku vykázal model Gemini 4 Argon od DeepMind 99,5% odolnost proti jailbreaku ve srovnání s 82 % u Gemini Robotics ER 2. Benchmark je publikován na platformě Hugging Face.the-decoder.com+1 Model Argon také pomohl vytvořit nový model. Fungoval jako simulační engine, který generoval tisíce cvičných běhů a digitálních dvojčat ze skutečných záběrů z kamer. DeepMind uvedl, že to robotům umožňuje rychleji zobecňovat v nových scénách a s novými objekty. Toto vydání navazuje na Gemini Robotics 2, který DeepMind uvedl v červenci s cílem přinést robotům ovládání celého těla.deepmind.google