
Google DeepMind анонсировал Gemini Robotics 2: модель управляет всем телом робота
Новая версия Gemini Robotics от DeepMind умеет контролировать полностью гуманоидных роботов – от пальцев до стоп. Это шаг к более естественной моторике машин.
Google DeepMind объявил о выпуске Gemini Robotics 2 – обновлённой версии своей модели для управления роботами. В отличие от первой версии, которая ограничивалась только верхней частью тела (руки и торс), Gemini 2 теперь способна генерировать полноценные «whole‑body» движения, охватывающие ноги, стопы, спину и пальцы.
По словам исследователей, модель использует мульти‑модальный трансформер, обученный на огромных наборах данных о человеческой моторике, видеозаписях движений и симуляциях физики. Это позволяет ей планировать и корректировать траектории в реальном времени, учитывая баланс, динамику и взаимодействие с окружающей средой.
Ключевые возможности Gemini 2:
- Контроль 30+ суставов одновременно, включая мелкую моторику пальцев.
- Синхронная генерация поз и силовых команд для поддержания устойчивости.
- Интеграция с платформой Robot Operating System (ROS) и поддержка популярных симуляторов (MuJoCo, Isaac Gym).
- Обучение с подкреплением в реальном времени, позволяющее роботу адаптироваться к новым задачам без переобучения модели.
DeepMind демонстрировал работу модели на гуманоидных прототипах, где робот смог выполнить сложные задачи: поднять коробку, пройти по неровной поверхности и выполнить точные манипуляции с инструментом. По заявлению компании, Gemini 2 уже готов к интеграции в Google Cloud Robotics, что откроет доступ к облачному управлению роботами для разработчиков.
Подробнее о релизе читайте в оригинальном материале The Verge: https://www.theverge.com/tech/973276/google-deepmind-gemini-robotics-2-whole-body
Для разработчиков роботов Gemini 2 открывает путь к более естественному и гибкому управлению, сокращая необходимость в ручном калибровании суставов. Студенты и исследователи смогут быстрее прототипировать задачи, требующие полной моторики, но стоит учитывать рост вычислительных требований и необходимость интеграции с ROS‑экосистемой.


