ジェミニ・ロボティクス - Google DeepMindが立ち上げた大規模な具現化型知能モデル - AiBoss

ジェミニロボティクスとは何ですか？

Gemini Roboticsは、Google DeepMindがGemini 2.0をベースに立ち上げたロボットプロジェクトで、大規模なマルチモーダルモデルの機能を物理世界にもたらします。このプロジェクトは、Gemini Robotics-ERとGemini Roboticsという2つの主要モデルで構成されています。Gemini Robotics-ERは、強力な身体化された推論機能を備えた拡張ビジュアル言語モデル（VLM）で、3D空間の理解、物体検出、ポインティング、軌道予測、把持予測などのタスクをサポートします。Gemini Roboticsは、ロボットを直接制御して複雑な動作を完了させるビジュアル言語モーション（VLA）モデルで、物体の種類や位置の変化に対する堅牢性を示し、オープンボキャブラリーの指示を実行します。さらに微調整を行うことで、Gemini Roboticsは、折り紙やカードゲームなどの長期的で柔軟性の高いタスクを解決し、新しいタスクやロボットの形状に迅速に適応できるようになります。

ジェミニロボティクスの主な機能

高度な対話と質問応答による複雑なタスクの実行：
- 非常に柔軟な業務例としては、折り紙、トランプ遊び、道具の使用などが挙げられる。
- 長期的な課題お弁当箱を詰めたり、サンドイッチを作ったりするなど、複数の手順を伴う作業。
- 精密な操作例えば、ピンセットを使って小さな物をつまんだり、ボトルのキャップをしっかり締めたりすることが挙げられます。
優れた視覚理解力と言語理解力：
- 視覚的理解シーン内の物体を識別・特定することができ、マルチビュー理解、3D空間推論、物体検出をサポートする。
- 言語理解自然言語による指示を理解し、自由語彙を用いたタスクを実行する。
環境適応能力と一般化能力：
- 視覚的一般化背景、照明、シーン内の干渉物体などの変化に対して頑健です。
- 行動の一般化オブジェクトの位置変化や異なるオブジェクトインスタンスに適応する操作。
- 指示の一般化指示の表現方法の違い（異なる言語、スペルミスのある指示など）を理解する。

ジェミニロボティクスの技術原理

ジェミニ2.0ベーシックモデルGemini 2.0拡張機能に基づいています。Gemini 2.0は、Gemini Roboticsに強力な画像認識機能と言語理解機能を提供します。
身体化された推論Gemini Robotics-ERは、Gemini Roboticsの拡張版であり、身体性に基づく推論能力に重点を置いています。物理世界における三次元空間、物体間の関係、および運動軌跡の理解をサポートします。
視覚・言語・運動（VLA）モデル：
- 視覚入力カメラを使ってシーンの画像を撮影し、物体や環境を識別する。
- 言語に関する指示自然言語による指示を理解し、それを具体的なロボットの動作に変換する。
- アクション出力ロボットが複雑な作業を実行するための動作コマンドを生成します。
データ駆動型トレーニング：
- ロボットの動作データ実際のロボットの動作データに基づいて、様々なタスクを実行する方法を学習する。
- ロボット以外のデータオンライン上の画像、テキスト、動画などに関する豊富な背景知識と一般化機能を提供します。
建築設計：
- クラウドベースのVLAバックボーンネットワーク複雑な視覚的および言語的推論タスクの処理を担当する。
- ローカルアクションデコーダーロボット上でローカルに動作し、リアルタイムで動作コマンドを生成する役割を担い、低遅延と高応答性を確保する。

ジェミニ・ロボティクスのプロジェクト住所

プロジェクト公式サイト：https://deepmind.google/discover/blog/gemini-robotics
技術論文：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini-robotics

ジェミニロボティクスの応用事例

工業生産複雑な組立、品質検査、修理において、生産効率と精度を向上させるために使用されます。
物流倉庫貨物の仕分け、梱包、積み込み／積み下ろしを自動化することで、物流効率を向上させる。
ホームサービス片付け、掃除、高齢者や障がい者の介護など、家事全般を手伝う。
健康管理リハビリテーション訓練や外科手術を支援し、医療プロセスをサポートする。
教育研究これは教育ツールおよび研究補助ツールとして機能し、教育および実験活動を支援する。