Gemini Robotics 2: как Google учит роботов целостному интеллекту

Что произошло

Google DeepMind представила Gemini Robotics 2 — качественный скачок в управлении роботами. Если раньше ИИ контролировал только «верхнюю часть» гуманоидов (например, манипуляции на столе), то теперь система координирует всё тело: ноги для ходьбы и баланса, корпус для наклонов, руки для точных действий.

Ключевое отличие — роботы начали понимать связь между командами, окружающим миром и собственными движениями. Например, Apollo 2 (робот-гуманоид от Apptronik) по запросу «поставь лейку на нижнюю полку» самостоятельно:

1. Находит предмет
2. Подходит к нему, учитывая препятствия
3. Берёт лейку сложной формы
4. Переносит её, сохраняя равновесие
5. Точно размещает на целевой полке

Детали

Система состоит из трёх взаимосвязанных моделей:

1. Gemini Robotics 2 — «мозг», переводящий визуальную и текстовую информацию в движения. Управляет всеми типами роботов — от гуманоидов до промышленных манипуляторов.
2. Gemini Robotics ER 2 — планировщик сложных задач. Разбивает многоэтапные инструкции (например, «убери в комнате») на последовательность действий, корректирует ошибки.
3. Gemini Robotics On-Device 2 — облегчённая версия для работы без интернета. Адаптируется к новому роботу за 3-4 часа обучения.

«Робот понимает, когда задача начинается и заканчивается, а также фиксирует ключевые моменты выполнения» — отмечают разработчики.

Почему это важно

До сих пор 90% промышленных роботов работали по жёстким алгоритмам, а эксперименты с ИИ ограничивались лабораториями. Gemini Robotics 2 меняет три ключевых аспекта:

1. Гибкость: один ИИ управляет разными типами роботов без перенастройки
2. Безопасность: система распознаёт людей рядом и останавливается при опасности
3. Экономика: сокращение времени адаптации к новым задачам с месяцев до часов

Для бизнеса это означает возможность быстро перепрофилировать роботов под меняющиеся задачи — от сборки на заводе до уборки в торговом центре.

Что дальше

Google тестирует систему с партнёрами, включая производителя гуманоидов Apptronik. В ближайшие 1-2 года стоит ожидать:

• Улучшения скорости движений (пока роботы действуют медленнее людей)
• Расширения библиотеки бытовых задач (приготовление пищи, уход за растениями)
• Интеграции с другими ИИ-моделями DeepMind для сложных сценариев

Проект открывает путь к созданию универсальных роботов-помощников, но до массового внедрения предстоит решить проблемы энергопотребления и надёжности в неконтролируемой среде.