Google DeepMind представили Gemini Robotics 2

TL;DR

• •Gemini Robotics 2 — це VLA-модель, що керує повним тілом гуманоїда з 22 ступенями свободи.
• •Версія On-Device дозволяє адаптувати модель до нового робота за ~200 демонстрацій та кілька годин.
• •Оркестратор ER 2 координує кілька різних роботів у одній задачі та може втручатися в дії VLA для самокорекції.
• •ASIMOV-Agentic — перший бенчмарк безпеки роботів, де модель заявлена як «найбезпечніша».
• •Модель тренується на гетерогенних мультиembodiment‑даних, що забезпечує роботу на різних платформах без донастройки.

Як це змінить ваш ринок?

Виробничі компанії, що використовують роботів, часто стикаються з потребою довгої переналаштування кожного агрегату під нові операції. Gemini Robotics 2 пропонує універсальну модель, яка може швидко перенавчатися на нові тіла без інтенсивного донастроювання. Це може скоротити час впровадження нових роботіх процесів з тижнів до кількох годин, зменшуючи простои і витрати на інтеграцію.

Крім того, можливість оркеструвати кілька гетерогенних роботів за допомогою ER 2 відкриває шлях до гнучких виробничих ліній, де один ШІ‑стежер може керувати різними агентами — від маніпуляторів до транспортних платформ. Це зменшує потребу в розробленні окремих керувальних алгоритмів для кожного типу обладнання.

Визначення: VLA (Vision-Language-Action) — тип штучного інтелекту, який об’єднує зрозуміння зображень, мови та генерацію дій для керування фізичними системами.

Для кого це і за яких умов

Для впровадження потрібна локальна обчислювальна платформа з GPU не менше 16 ГБ (наприклад, RTX 3060 або аналог) та ОС Linux. Спеціалізована IT‑ або інженерна команда не обов’язкова, але бажаний досвід роботи з ROS або подібними фреймворками.

Мінімальний масштаб — від 10 роботів на виробничій лінії, щоб отримати економічний ефект від скорочення часу переналаштування. При меншій кількості роботів витрати на адаптацію можуть перевищити отриману вигоду.

Орієнтовний час на адаптацію моделі до нового робота — 2–4 години при наявності ~200 демонстрацій. Якщо demonstraцій менше, то точність може знижуватися, а час на донастроювання зростає.

Альтернативи