Khám phá cách Google Gemini Robotics cải tiến robot hỗ trợ AI với trí thông minh đa phương thức, tăng cường khả năng thích ứng, sự khéo léo và tương tác liền mạch với con người.
Trong nhiều thập kỷ, robot đã tượng trưng cho tương lai, xuất hiện trong các phòng nghiên cứu, phim khoa học viễn tưởng và các buổi trình diễn nguyên mẫu công nghiệp tiên tiến. Giờ đây, nhờ vào sự tiến bộ gần đây của trí tuệ nhân tạo (AI) , các nguyên mẫu này đang vượt ra khỏi môi trường được kiểm soát để tiến vào các ứng dụng trong thế giới thực.
Cụ thể, với Gemini Robotics, Google đang tiến gần hơn một bước tới công nghệ cần thiết để chế tạo robot thông minh hơn . Ra mắt vào ngày 12 tháng 3 năm 2025, mô hình Gemini Robotics và mô hình đồng hành của nó, Gemini Robotics-ER (Embodied Reasoning), là Google Những cải tiến mới nhất của DeepMind.
Chúng được xây dựng trên Gemini 2.0 , một Mô hình ngôn ngữ lớn đa phương thức (LLM) có thể xử lý và tạo ra nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh và video, tạo điều kiện cho các tương tác linh hoạt và tự nhiên hơn. Các mô hình này đưa khả năng đa phương thức của Gemini 2.0 vào thế giới vật lý, cho phép các rô-bốt khéo léo, tương tác và thông minh hơn.
Ví dụ, không giống như các robot truyền thống tuân theo các hướng dẫn cố định, các robot tích hợp với các mô hình Gemini Robotics có thể xử lý thị giác và ngôn ngữ. Điều này giúp chúng có thể đưa ra quyết định theo thời gian thực và thích ứng với các môi trường thay đổi.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá Gemini Robotics và Gemini Robotics-ER, cách thức hoạt động của các mô hình này và các tính năng và ứng dụng chính của chúng. Hãy bắt đầu nào!
Google 'Song Tử Robotics là một mô hình AI tiên tiến được thiết kế để cung cấp cho robot khả năng nhận thức, lý luận và tương tác trong thế giới vật lý. Là một mô hình thị giác-ngôn ngữ-hành động (VLA), nó cho phép robot xử lý các hướng dẫn, diễn giải môi trường của chúng và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp với độ chính xác cao.
Trong khi đó, mô hình Gemini Robotics-ER cải thiện khả năng hiểu mối quan hệ không gian của các vật thể về cách chúng được định vị, cách chúng di chuyển và cách chúng tương tác. Điều này giúp robot dự đoán hành động và điều chỉnh chuyển động của chúng cho phù hợp.
Ví dụ, hãy xem xét một nhiệm vụ mà robot cần quấn dây quanh tai nghe. Gemini Robotics-ER giúp robot hiểu được bối cảnh, nhận dạng hình dạng và độ linh hoạt của dây, xác định cấu trúc của tai nghe và dự đoán cách dây sẽ uốn cong khi di chuyển. Sau đó, Gemini Robotics chuyển sự hiểu biết này thành hành động, phối hợp cả hai tay để thao tác dây một cách trơn tru, điều chỉnh độ bám để tránh bị rối và đảm bảo quấn chặt.
Bằng cách kết hợp nhận thức với hành động, Gemini Robotics và Gemini Robotics-ER tạo ra một hệ thống thông minh cho phép robot thực hiện các nhiệm vụ khéo léo một cách hiệu quả trong môi trường năng động.
Tiếp theo, chúng ta hãy xem xét kỹ hơn từng mô hình để hiểu rõ hơn cách Gemini Robotics và Gemini Robotics-ER phối hợp với nhau để cân bằng giữa tính linh hoạt và hành động nhanh chóng.
Một mặt, Gemini Robotics-ER tận dụng hai cơ chế chính: tạo mã zero-shot và học theo ngữ cảnh few-shot (ICL). Với việc tạo mã zero-shot, mô hình có thể tạo mã để điều khiển robot dựa trên hướng dẫn tác vụ, hình ảnh và dữ liệu thời gian thực mà không cần đào tạo thêm.
Tương tự như vậy, với phương pháp học ít lần , mô hình thích ứng với các nhiệm vụ mới bằng cách học từ chỉ một vài ví dụ, giảm nhu cầu đào tạo mở rộng. Cùng nhau, các phương pháp này cho phép robot thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách nhanh chóng và thích ứng với những thách thức mới với nỗ lực tối thiểu.
Mặt khác, Gemini Robotics được xây dựng để đạt được tốc độ và hiệu quả. Nó sử dụng một hệ thống lai bao gồm xương sống dựa trên đám mây và bộ giải mã hành động tích hợp. Xương sống dựa trên đám mây xử lý thông tin nhanh chóng, với độ trễ từ truy vấn đến phản hồi dưới 160 mili giây.
Sau đó, bộ giải mã trên bo mạch giúp chuyển đổi dữ liệu này thành các hành động theo thời gian thực. Hệ thống kết hợp này đạt được thời gian phản hồi tổng thể khoảng 250 mili giây, với tốc độ điều khiển là 50 hành động mỗi giây.
Sau đây là cái nhìn nhanh về các tính năng chính của Gemini Robotics:
Sau đây là một số tính năng chính của Gemini Robotics-ER giúp robot hiểu và tương tác với thế giới:
Bây giờ chúng ta đã thảo luận về các khả năng chính của Gemini Robotics và Gemini Robotics-ER, hãy cùng tìm hiểu sâu hơn về các ứng dụng thực tế của chúng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.
Khi nói đến sản xuất , độ chính xác và tốc độ là quan trọng, nhưng khả năng thích ứng mới thực sự làm cho mọi thứ diễn ra suôn sẻ. Ví dụ, một robot công nghiệp chạy bằng Gemini có thể lắp ráp hệ thống ròng rọc bằng cách xác định đúng các thành phần, định vị chúng đúng cách và xử lý dây cao su mềm dẻo với lực chính xác.
Nó có thể kéo căng dây, quấn quanh ròng rọc và cố định mà không bị đứt hoặc lệch. Nếu thiết lập thay đổi hoặc nhiệm vụ thay đổi, robot có thể thích ứng mà không cần phải lập trình lại nhiều. Tự động hóa thông minh này giúp giảm lỗi, cải thiện hiệu quả và duy trì quy trình sản xuất diễn ra suôn sẻ.
Lịch trình bận rộn có thể khiến việc theo kịp các công việc nhà trở nên khó khăn. Robot thông minh có thể vào cuộc để xử lý các công việc như dọn dẹp, phân loại hàng tạp hóa và thậm chí giúp chuẩn bị bữa ăn, giúp cuộc sống hàng ngày dễ dàng hơn.
Điều này có thể trông giống như một con rô-bốt đang đóng gói túi đựng đồ ăn trưa, cẩn thận lựa chọn và đặt các món ăn vào bên trong trong khi điều chỉnh độ bám để bảo vệ các món đồ dễ vỡ như trái cây hoặc lon. Ngay cả khi sắp xếp thay đổi, rô-bốt vẫn có thể tự thích nghi, giúp công việc hàng ngày dễ dàng hơn với sự giám sát tối thiểu.
Gemini Robotics đang mở rộng những gì robot có thể làm, từ sản xuất chính xác đến hỗ trợ nhà thông minh. Sau đây là một số lợi thế chính khi sử dụng Gemini Robotics trên nhiều ứng dụng khác nhau:
Mặc dù Gemini Robotics mang lại nhiều lợi ích nhưng cũng cần phải giải quyết những hạn chế sau:
Khi AI tiếp tục phát triển, các mô hình như Gemini Robotics và Gemini Robotics-ER đang thúc đẩy tương lai của robot . Những cải tiến trong tương lai có thể sẽ tập trung vào việc tăng cường lý luận nhiều bước, cho phép robot chia nhỏ các nhiệm vụ thành các bước hợp lý để có độ chính xác cao hơn.
Một lĩnh vực phát triển quan trọng khác Google DeepMind có kế hoạch thực hiện đào tạo dựa trên mô phỏng. Bằng cách học trong môi trường ảo trước khi triển khai trong thế giới thực, robot có thể tinh chỉnh quá trình ra quyết định và chuyển động của mình, giảm thiểu lỗi trong các ứng dụng thực tế.
Khi những công nghệ này phát triển, chúng có thể mở đường cho một tương lai mà robot trở nên tự chủ hơn, thích nghi hơn và có khả năng làm việc liền mạch cùng con người trong cuộc sống hàng ngày.
Gemini Robotics là một bước tiến lớn trong tự động hóa do AI điều khiển, kết nối trí thông minh kỹ thuật số với các nhiệm vụ vật lý trong thế giới thực. Bằng cách kết hợp tầm nhìn, ngôn ngữ và học tập dựa trên hành động, những robot này có thể xử lý các nhiệm vụ phức tạp với độ chính xác và khả năng thích ứng.
Khi robot tiếp tục trở nên thông minh hơn, chúng có thể sẽ đóng vai trò lớn hơn trong cuộc sống hàng ngày, thay đổi cách con người và máy móc làm việc cùng nhau. Tiến trình này đang đưa chúng ta đến gần hơn với một thế giới thông minh, kết nối hơn, nơi tự động hóa do AI thúc đẩy nâng cao cả ngành công nghiệp và các nhiệm vụ hàng ngày.
Hãy trở thành một phần trong cộng đồng đang phát triển của chúng tôi! Truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu sâu hơn về AI. Bạn đang muốn bắt đầu các dự án thị giác máy tính của riêng mình? Hãy xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi. Tìm hiểu thêm về AI trong sản xuất và AI thị giác trong ngành công nghiệp ô tô trên các trang giải pháp của chúng tôi!
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
VI
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR