Google DeepMind oficjalnie wkroczyło w nową erę AI ucieleśnionej (embodied AI) wraz z premierą Gemini Robotics 2 – nowoczesnego modelu typu vision-language-action (VLA). Ta przełomowa technologia została zaprojektowana, aby służyć jako uniwersalna warstwa inteligencji, umożliwiająca robotom nawigację i interakcję ze światem fizycznym na różnych platformach sprzętowych.

Rozwój modeli Vision-Language-Action (VLA)

Kluczowym elementem tego ogłoszenia jest przejście w stronę zaawansowanych modeli VLA. W przeciwieństwie do tradycyjnego programowania robotów, które opiera się na sztywnych, z góry określonych instrukcjach, Gemini Robotics 2 integruje rozpoznawanie obrazu, przetwarzanie języka oraz sterowanie działaniem w czasie rzeczywistym. Ta synergia pozwala robotowi nie tylko „widzieć” obiekt i „rozumieć” polecenie głosowe, ale także wykonywać precyzyjne ruchy fizyczne niezbędne do interakcji z tym obiektem.

Nowa architektura DeepMind jest niezwykle wszechstronna i została zaprojektowana tak, aby skalować się w różnych formach fizycznych. Model jest zdolny do sterowania wszystkim – od specjalistycznych ramion robotycznych na stołach używanych w produkcji, po złożone, humanoidalne roboty o pełnej budowie ciała. Ta zdolność sugeruje przyszłość, w której pojedyncza, podstawowa inteligencja może zostać przeniesiona na różne urządzenia, co znacząco obniży barierę wdrażania zaawansowanej robotyki w nieprzewidywalnych środowiskach.

Gemini Robotics ER 2: Rozwój rozumowania ucieleśnionego

Uzupełnieniem modelu VLA jest wprowadzenie Gemini Robotics ER 2 – modelu zaprojektowanego specjalnie z myślą o „rozumowaniu ucieleśnionym” (embodied reasoning). Podczas gdy modele VLA koncentrują się na pętli percepcji i działania, ER 2 skupia się na procesie podejmowania decyzji na wysokim poziomie poznawczym – rozumieniu fizycznych niuansów otoczenia i określaniu optymalnej sekwencji działań w celu osiągnięcia celu.

Gemini Robotics ER 2 zastępuje model Gemini Robotics ER 1.6 wydany w kwietniu, co stanowi znaczący skok w możliwościach rozumowania. Działając jako system sterowania wysokiego poziomu, ER 2 pozwala robotom wyjść poza proste, powtarzalne zadania i przejść w stronę rozwiązywania złożonych problemów w rzeczywistych warunkach. Dla programistów chcących zintegrować te możliwości, ER 2 jest już dostępny za pośrednictwem Google AI Studio.

Dlaczego ma to znaczenie dla krajobrazu AI

Rozwój Gemini Robotics 2 stanowi kluczowy krok w dążeniu do robotyki ogólnego przeznaczenia (General Purpose Robotics). Przez lata branża zmagała się z „kruchością” (brittleness) – tendencją robotów do zawodzenia w obliczu niewielkich zmian w otoczeniu. Stosując prawa skalowania i logikę opartą na transformerach rodziny Gemini do ruchu fizycznego, DeepMind pracuje nad rozwiązaniem problemu adaptacyjności.

Jeśli podejście to oparte na „warstwie inteligencji” odniesie sukces, może ono oddzielić inteligencję oprogramowania od inżynierii sprzętowej. Pozwoliłoby to na ogromne przyspieszenie wdrażania robotyki, ponieważ programiści mogliby skupić się na udoskonalaniu fizycznych siłowników, polegając jednocześnie na solidnych, wstępnie wytrenowanych modelach Google w zakresie obsługi złożonej logiki ruchu i rozumowania przestrzennego.

Kluczowe wnioski

  • Uniwersalna kompatybilność: Gemini Robotics 2 to model VLA zdolny do sterowania różnorodnym sprzętem, od kompaktowych ramion stołowych po złożone roboty humanoidalne.
  • Ulepszone rozumowanie: Nowy Gemini Robotics ER 2 zapewnia zaawansowane „rozumowanie ucieleśnione”, działając jako wysokopoziomowy kontroler poznawczy dla podejmowania decyzji fizycznych.
  • Dostępność dla programistów: Google udostępnia te narzędzia ekosystemowi – ER 2 jest dostępny w Google AI Studio, a wczesny dostęp do Gemini Robotics 2 można uzyskać poprzez listę oczekujących.

Podsumowanie

Gemini Robotics 2 oraz towarzyszący mu moduł ER 2 stanowią konkretny krok w stronę uniwersalnego „mózgu AI” dla robotów, łącząc percepcję, język i sterowanie w jeden, nadający się do trenowania system. Podejście to może drastycznie obniżyć koszty i stopień skomplikowania wdrażania zaawansowanych robotów.