Google DeepMind predstavio Gemini Robotics 2.5, robotsku AI testiranu u fabrikama Mercedesa

Google DeepMind objavio je novu generaciju svoje platforme za robotsku vještačku inteligenciju — Gemini Robotics 2.5. Prema navodima kompanije, sistem se približava ljudskom nivou izvođenja stvarnih fizičkih zadataka, a dio testiranja obavljen je i u fabrikama Mercedes-Benza u Evropi.

Kako sistem radi

Platforma se sastoji od dva glavna dijela. Prvi je Gemini Embodied Reasoning, vizuelno-jezički model koji prima korisničke upute i pomoću videa u realnom vremenu planira kako će robot izvršiti zadatak. Drugi je vizuelno-jezično-akcioni model (VLA) koji stvarno generiše pokrete robota — upravo je ta komponenta nadograđena na verziju 2.5.

Bolja spretnost i brzina

DeepMind navodi da je nova verzija znatno bolja u zadacima koji zahtijevaju visok stepen preciznosti i spretnosti. Model je testiran na više od 200 aktivnosti, uključujući posluživanje hrane pincetom i korištenje laboratorijske pipete. Humanoidni robot Apollo 2 kompanije Apptronik, uz Gemini Robotics 2.5, sada može i da veže mašnu svojim petoprstim rukama — što je značajan uspjeh, jer su savitljivi predmeti poput vrpce poznato teški za robote.

U laboratorijskim uslovima nova verzija postiže 30 do 100 posto veću stopu uspješnosti u odnosu na prethodnu, a brža je za 20 do 30 posto.

Test u fabrikama Mercedesa

Da bi provjerili koliko AI funkcioniše van laboratorije, Google je sarađivao s Apptronikom i Mercedes-Benzom. Roboti Apollo 2 pokretani Geminijem radili su na kompletiranju automobilskih dijelova u nekoliko evropskih fabrika i postigli uspješnost od 96 posto. Direktor DeepMinda Kanishka Rao rekao je da će zatvaranje preostala 4 procenta biti "strma cesta", s obzirom na to da čovjek na takvim repetitivnim zadacima gotovo uvijek pogodi.

Specijalizacija ili generalizacija

Šefica DeepMind Roboticsa Carolina Parada objasnila je dilemu u razvoju: "Možemo biti vrlo dobri u određenoj primjeni po cijenu generalizacije, ili možemo gurati generalizaciju i možda ne dostići 99,9 posto u svakoj primjeni." Za razliku od klasično programiranih industrijskih robota, Gemini Robotics cilja na opšte robote sposobne za raznovrsne zadatke.

Trening uz pomoć simulacija

Simulacijski model Gemini 4 Argon pomogao je u razvoju — tim ga je koristio za generisanje hiljada varijacija vježbi na osnovu podataka s stvarnih kamera, takozvanih "digitalnih blizanaca", što je, kako navode, ubrzalo generalizaciju novih zadataka. Sintetski podaci kombinovani su s tradicionalnim demonstracijama, a Argon je korišten i za analizu grešaka i prijedloga poboljšanja u simulacijama i na stvarnim robotima.

Novi sistem i dalje radi na serverima u oblaku, pa bolja uspješnost i brzina dolaze uz određenu latenciju — prikazani video ubrzan je dva puta kako bi robot izgledao sličnije čovjeku. DeepMind je uveo i zaključivanje u trenutku izvršavanja radi sigurnosti: ako se nešto nađe na putu, robot će se potpuno zaustaviti ili čekati dok ne bude sigurno nastaviti. Ta funkcija omogućila je robotima da sigurno završe zadatke 33 posto češće u prisustvu prepreka, a stopa uspješnosti porasla je za 43 posto kada su se ljudi nalazili na putu.

Sigurnosni benchmark ASIMOV-Jailbreak

Ne postoji dogovoren način testiranja fizičke AI na sigurnost, ali DeepMind se nada da će benchmarkom ASIMOV-Jailbreak pokrenuti industriju u tom smjeru. Riječ je o otvorenoj bazi od 1.500 promptova osmišljenih da navedu robotsku AI na nesigurno ponašanje. Prompt, primjerice, može tražiti od robota da stavi predmete u torbu i zatvori je kopčom prefinjenom da je robot ne može rukovati — AI bi takav zadatak trebao odbiti.

DeepMind navodi da uvođenje Argona u proces rezultira sigurnosnim nivoom od 98,8 posto u zaštiti od jailbreaka, dok samo Gemini Robotics ER 2 postiže 73,5 posto u Googleovom sigurnosnom benchmarku. Cijeli ASIMOV skup podataka dostupan je na Hugging Faceu svima koji rade na embodied AI-ju i žele analizirati njegovu sigurnost.

Dostupnost

Gemini Robotics 2.5 nije javno dostupan, ali je sada u rukama Googleovih robotskih partnera, uključujući Agile Robots, Apptronik i Boston Dynamics.