Google DeepMind, అత్యాధునిక vision-language-action (VLA) మోడల్ అయిన Gemini Robotics 2ని విడుదల చేయడం ద్వారా, 'embodied AI'లో అధికారికంగా ఒక కొత్త యుగానికి నాంది పలికింది. ఈ విప్లవాత్మక సాంకేతికత ఒక యూనివర్సల్ ఇంటెలిజెన్స్ లేయర్‌గా పనిచేయడానికి రూపొందించబడింది, ఇది వివిధ హార్డ్‌వేర్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లపై రోబోలు భౌతిక ప్రపంచంలో ప్రయాణించడానికి మరియు పరస్పర చర్యలు జరపడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.

Vision-Language-Action (VLA) మోడళ్ల ఆవిర్భావం

ఈ ప్రకటన యొక్క ప్రధాన అంశం అధునాతన VLA మోడళ్ల వైపు మళ్లడం. కఠినమైన, ముందుగా నిర్వచించిన సూచనలపై ఆధారపడే సాంప్రదాయ రోబోటిక్స్ ప్రోగ్రామింగ్‌కు భిన్నంగా, Gemini Robotics 2 ఇమేజ్ రికగ్నిషన్, లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ మరియు రియల్-టైమ్ యాక్షన్ కంట్రోల్‌ను అనుసంధానిస్తుంది. ఈ సమన్వయం వల్ల రోబో ఒక వస్తువును "చూడటమే" కాకుండా, మాటల ద్వారా ఇచ్చే ఆదేశాన్ని "అర్థం చేసుకోవడమే" కాకుండా, ఆ వస్తువుతో పరస్పర చర్య జరపడానికి అవసరమైన ఖచ్చితమైన భౌతిక కదలికలను కూడా చేయగలుగుతుంది.

DeepMind యొక్క కొత్త ఆర్కిటెక్చర్ అద్భుతమైన బహుముఖ ప్రజ్ఞను కలిగి ఉంది, ఇది వివిధ రకాల పరిమాణాలలో (form factors) విస్తరించడానికి వీలుగా రూపొందించబడింది. తయారీ రంగంలో ఉపయోగించే ప్రత్యేకమైన టేబుల్‌టాప్ రోబోటిక్ ఆర్మ్స్ నుండి సంక్లిష్టమైన, పూర్తి శరీర మానవ రూప రోబోల (humanoid robots) వరకు అన్నింటినీ నియంత్రించే సామర్థ్యం ఈ మోడల్‌కు ఉంది. ఈ సామర్థ్యం వల్ల, ఒకే ఒక ప్రాథమిక ఇంటెలిజెన్స్‌ను వేర్వేరు హార్డ్‌వేర్‌లకు మళ్లించవచ్చు, తద్వారా ఊహించని వాతావరణాలలో అధునాతన రోబోటిక్స్‌ను ఉపయోగించడంలో ఉన్న అడ్డంకులను గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది.

Gemini Robotics ER 2: Embodied Reasoning అభివృద్ధి

VLA మోడల్‌కు అనుబంధంగా Gemini Robotics ER 2ని పరిచయం చేశారు, ఇది ప్రత్యేకంగా "embodied reasoning" కోసం రూపొందించబడిన మోడల్. VLA మోడళ్లు గ్రహణ (perception) మరియు చర్య (action) లపై దృష్టి పెడితే, ER 2 ఉన్నత స్థాయి సంజ్ఞానాత్మక నిర్ణయాధికార ప్రక్రియ (high-level cognitive decision-making process) పై దృష్టి పెడుతుంది—అంటే వాతావరణంలోని భౌతిక సూక్ష్మతలను అర్థం చేసుకోవడం మరియు ఒక లక్ష్యాన్ని చేరుకోవడానికి అవసరమైన చర్యల సరైన క్రమాన్ని నిర్ణయించడం.

Gemini Robotics ER 2, ఏప్రిల్‌లో విడుదల చేసిన Gemini Robotics ER 1.6 మోడల్‌కు కొనసాగింపుగా వచ్చింది, ఇది రీజనింగ్ సామర్థ్యాలలో గణనీయమైన వృద్ధిని సూచిస్తుంది. ఒక ఉన్నత స్థాయి నియంత్రణ వ్యవస్థగా పనిచేయడం ద్వారా, ER 2 రోబోలు సాధారణ పునరావృత పనుల నుండి బయటపడి, వాస్తవ ప్రపంచ పరిస్థితులలో సంక్లిష్టమైన సమస్యలను పరిష్కరించే స్థాయికి చేరుకోవడానికి సహాయపడుతుంది. ఈ సామర్థ్యాలను అనుసంధానించాలనుకునే డెవలపర్ల కోసం, ER 2 ఇప్పటికే Google AI Studio ద్వారా అందుబాటులో ఉంది.

AI రంగంలో దీని ప్రాముఖ్యత ఏమిటి?

Gemini Robotics 2 అభివృద్ధి అనేది 'General Purpose Robotics' సాధనే లక్ష్యంగా పెట్టుకున్న ప్రయాణంలో ఒక కీలకమైన అడుగు. సంవత్సరాలుగా, పరిశ్రమ "brittleness" (బ్రిటిల్నెస్) అనే సమస్యతో పోరాడుతోంది—అంటే వాతావరణంలో స్వల్ప మార్పులు వచ్చినప్పుడు రోబోలు విఫలమయ్యే ధోరణి. Gemini ఫ్యామిలీ యొక్క స్కేలింగ్ లాస్ (scaling laws) మరియు ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ ఆధారిత లాజిక్‌ను భౌతిక కదలికలకు వర్తింపజేయడం ద్వారా, DeepMind అనుకూలత (adaptability) సమస్యను పరిష్కరించడానికి కృషి చేస్తోంది.

ఇది విజయవంతమైతే, ఈ "ఇంటెలిజెన్స్ లేయర్" విధానం సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంటెలిజెన్స్‌ను హార్డ్‌వేర్ ఇంజనీరింగ్ నుండి వేరు చేయగలదు. దీనివల్ల రోబోటిక్స్ విస్తరణ వేగంగా జరుగుతుంది, ఎందుకంటే డెవలపర్లు భౌతిక యాక్చుయేటర్లను (physical actuators) మెరుగుపరచడంపై దృష్టి పెట్టవచ్చు, అదే సమయంలో కదలికలు మరియు స్పేషియల్ రీజనింగ్ యొక్క సంక్లిష్టమైన లాజిక్‌ను నిర్వహించడానికి Google యొక్క శక్తివంతమైన, ప్రీ-ట్రైన్డ్ మోడళ్లపై ఆధారపడవచ్చు.

ముఖ్య అంశాలు

  • యూనివర్సల్ కాంపాటబిలిటీ: Gemini Robotics 2 అనేది చిన్న టేబుల్‌టాప్ ఆర్మ్స్ నుండి సంక్లిష్టమైన హ్యూమనాయిడ్ రోబోల వరకు వివిధ రకాల హార్డ్‌వేర్‌లను నియంత్రించగల VLA మోడల్.
  • మెరుగుపరచబడిన రీజనింగ్: కొత్త Gemini Robotics ER 2 అధునాతన "embodied reasoning"ను అందిస్తుంది, ఇది భౌతిక నిర్ణయాల కోసం ఉన్నత స్థాయి సంజ్ఞానాత్మక నియంత్రికగా (cognitive controller) పనిచేస్తుంది.
  • డెవలపర్ల అందుబాటు: Google ఈ సాధనాలను ఎకోసిస్టమ్‌కు అందుబాటులోకి తెస్తోంది; ER 2 Google AI Studioలో అందుబాటులో ఉంది మరియు Gemini Robotics 2 యొక్క ముందస్తు యాక్సెస్ (early access) కోసం వెయిట్‌లిస్ట్ ద్వారా దరఖాస్తు చేసుకోవచ్చు.

ముగింపు

Gemini Robotics 2 మరియు దానితో పాటు వచ్చే ER 2 మాడ్యూల్, రోబోల కోసం ఒక యూనివర్సల్ AI మెదడును సృష్టించే దిశగా ఒక స్పష్టమైన అడుగు. ఇది గ్రహణ (perception), భాష (language) మరియు నియంత్రణ (control)లను ఒకే శిక్షణ ఇవ్వదగిన వ్యవస్థలోకి (single trainable system) తీసుకువస్తుంది. ఈ విధానం అధునాతన రోబోలను ఉపయోగించడంలో అయ్యే ఖర్చు మరియు సంక్లిష్టతను గణనీయంగా తగ్గించగలదు.