Google DeepMind представила Gemini Robotics 2.5 та тест безпеки ASIMOV-Jailbreak

Google DeepMind представила нову версію платформи для роботів Gemini Robotics 2.5 та відкритий набір тестів безпеки ASIMOV-Jailbreak. Компанія заявляє, що оновлена модель краще виконує завдання, які потребують точних рухів, а під час випробувань на понад 200 активностях її успішність була на 30–100% вищою проти попередньої версії.

Точніші рухи та випробування на виробництві

Gemini Robotics поєднує компоненти для аналізу зображень і мовних команд із моделлю, що генерує безпосередні дії робота. Серед завдань, на яких її перевіряли, були подавання їжі щипцями та робота піпеткою. Також людиноподібний робот Apollo 2 компанії Apptronik із п’ятьма пальцями зміг зав’язати бант — операцію з гнучкою стрічкою, яка традиційно є складною для роботизованих систем.

За даними Ars Technica, у лабораторних тестах нова версія була також на 20–30% швидшою. У партнерстві з Apptronik і Mercedes-Benz роботів Apollo 2 випробували на комплектації автомобільних деталей на кількох європейських заводах. Рівень успішного виконання таких операцій становив 96%.

Керівник напряму робототехніки DeepMind Кароліна Парада зазначила, що розробники мають вибір між максимальною точністю в окремому застосуванні та узагальненням навичок для ширшого кола робіт. Директор DeepMind Канішка Рао назвав скорочення останнього чотиривідсоткового розриву до безпомилкового виконання завдань складним шляхом.

Синтетичні дані та перевірка безпеки

Для навчання Gemini Robotics 2.5 команда використала синтетичні варіації тренувальних сценаріїв, створені на основі реальних даних із камер за допомогою Gemini 4 Argon. Ці цифрові моделі поєднували з традиційними демонстраціями, а Argon також застосовували для аналізу помилок і пошуку способів поліпшення роботи в симуляціях та на реальних роботах.

Система нині працює через хмарні сервери, тому її робота має затримку. DeepMind також повідомила, що механізм міркувань під час виконання дії дає змогу роботові зупинитися або зачекати, якщо на шляху виникає перешкода. За твердженням компанії, за наявності перешкод це на 33% частіше давало змогу безпечно завершити завдання, а коли поруч були люди — на 43%.

Відкритий набір ASIMOV-Jailbreak містить 1 500 запитів, покликаних спонукати роботизований ШІ до небезпечних дій. DeepMind вказує, що з Gemini 4 Argon у циклі система досягла 98,8% рівня захисту від таких спроб, тоді як Gemini Robotics ER 2 отримала 73,5%. Gemini Robotics 2.5 ще не стала загальнодоступною: її передали партнерам Google, зокрема Agile Robots, Apptronik і Boston Dynamics.