Gemini Robotics 1.5 — это новое поколение моделей VLA. Роботы Google уже могут передавать приобретенные навыки на другие машины
ИИ выходит за рамки цифрового мира и учится взаимодействовать с физической средой. Последние достижения в этой области показывают, что машины могут не только выполнять повторяющиеся действия, но и анализировать ситуацию и планировать следующие шаги самостоятельно. Это открывает способ создания универсальных роботов, которые смогут помочь людям в повседневных, непредсказуемых условиях. Это значительное изменение в подходе к автоматизации.
До сих пор модели смогли выполнить одну инструкцию сразу очень хорошо. Теперь мы переходим от одного руководства, чтобы понять и решить проблемы, связанные с физическими задачами — Каролина Парада, глава отдела робототехники Google DeepMind.
Эти многослойные Metasoczewki в 1000 раз худее, чем волосы, и могут изменить рынок смартфонов в мире
Google DeepMind представила свой последний проект под названием Gemini Robotics 1.5. Это следующий этап в разработке искусственного интеллекта, предназначенного для управления машиной. В отличие от предыдущих решений, новая система была разработана таким образом, чтобы роботы могли анализировать и планировать свою деятельность, а не только подражать изученным моделям. Это важный шаг к созданию более автономных и универсальных машин.
https://www.youtube.com/watch?v=UOBZWJPB6XM
NVIDIA не строит квантовый компьютер, и поэтому хочет доминировать на рынке. Мы знаем их блестящий план, или NVAQC
Сердцем системы являются две сотрудничающие модели. Первый, Gemini Robotics-Er 1.5, отвечает за рассуждение и создание плана действий. Второй, Gemini Robotics 1.5, представляет собой модель VLA (Vision-Pleguage-Action), которая переводит этот план в конкретные физические движения роботов. Технология VLA, которую Google уже разработала как часть предыдущего проекта RT-2, позволяет машине понимать инструкции, выпущенные на естественном языке, а также интерпретировать изображение с камеры, а затем генерировать соответствующие действия.
https://www.youtube.com/watch?v=AMRXBIO04KQ
Генеральный директор Ionq: Наши квантовые чипы разрушат каждый суперкомпьютер на Земле. GPU Nvidia Blackwell устареет за 3 года
Новая способность системы думать перед действием. Робот получает сложную команду, например, например, «Сортировать белье по цветам»может разделить эту задачу на меньшие, логические этапы. Модель генерирует внутреннее описание рассуждений, которое повышает ее эффективность в новых и непредсказуемых ситуациях. Это способность, которой не хватало предыдущих поколений промышленных и сервисных роботов.
https://www.youtube.com/watch?v=edyxeh8xqjm
https://www.youtube.com/watch?v=9fv5zyytkoq
SpaceX приобрел новую радио -группу для спутников Starlink, чтобы ввести спутниковой интернет в смартфоны
Одним из наиболее важных инноваций является способность передавать обучение между различными типами машин. Навык, освоенный роботом на колесах, может быть перенесен на гуманоидную машину без необходимости снова провести весь процесс обучения. Благодаря этому процесс адаптации роботов к новым задачам становится намного быстрее. Google DeepMind проверил робототехнику Gemini на различных платформах, что подтвердило гибкость этого решения и его потенциал в создании универсальных систем управления.
https://www.youtube.com/watch?v=sy20x_itypqhttps://www.youtube.com/watch?v=HYQS2OAIF-I
Измерение импульса человека на расстоянии? Вот Pulse-Fi, который использует Wi-Fi для этой цели и машинного обучения
Выводы презентации Близнецов Робототехники однозначны. Мы имеем дело с изменениями в парадигме в робототехнике. Вместо программирования машин для выполнения узко определенных задач ученые создают системы, способные обобщать знания и решать проблемы. Несмотря на то, что еще предстоит долгий путь к созданию полностью автономных домашних помощников, такие проекты, как этот, показывают, что искусственный интеллект входит в физический мир по совершенно новым принципам.
https://www.youtube.com/watch?v=IKZEU3WKVJM
https://www.youtube.com/watch?v=x-exzz-ciuw
Источник: Google DeepMind, Aloha-2.github.io
