تطلق Google DeepMind برنامج Gemini Robotics 2.5، الذي يضاعف معدل نجاح المهمة مقارنة بالمعايير السابقة. كما حقق الروبوت البشري أبولو 2 المجهز بالنموذج نسبة نجاح بلغت 96% في اختبارات فرز الأجزاء على خطوط إنتاج مرسيدس بنز. (الملخص السابق: أصدرت Google DeepMind Gemini Robotics 2! تمكين الروبوتات من خلال "ذكاء الجسم بالكامل" والتحرك نحو الذكاء الاصطناعي العام المادي) (ملحق الخلفية: أصدرت Google Gemini 4 Argon! تطور كبير في التفكير المكاني، قيادة روبوت Apollo البشري، إصدار تسعير API) أعلنت Google DeepMind عن إطلاق Gemini Robotics في 10 نوفمبر 2.5، يسمح نموذج الرؤية واللغة والعمل (VLA) للروبوت بتحويل البيئة التي يراها والتعليمات التي يتلقاها في العمليات الفعلية. يركز هذا التحديث على توسيع نطاق المهارات وتحسين الحركة الدقيقة والموثوقية والسلامة على أرض الملعب. يسرد المنشور الرسمي على X استخدامات مثل طي الملابس، وتوصيل الكعك، وفرز أجزاء المصنع. من الأعمال المنزلية اليومية إلى خطوط إنتاج السيارات، ما يريد Google DeepMind الترويج له هو ما إذا كانت الروبوتات قادرة على التعلم بشكل أسرع والقيام بالأشياء بشكل أكثر استقرارًا عندما تواجه أشياء مختلفة. تم اختباره على 200 مهمة، وتم مضاعفة أعلى معدل نجاح نسبي. قام Google DeepMind بتقييم النموذج الجديد من خلال 200 مهمة مختلفة، بما في ذلك حمل الطعام بالملقط، وربط القوس على صندوق الهدايا، ونقل السوائل باستخدام ماصة. تغطي هذه الإجراءات استخدام الأدوات، والتلاعب بالأشياء الناعمة، والتعامل مع العناصر الهشة، ولا يقتصر الاختبار على الإمساك بالأشياء فقط. وتظهر النتائج التي أعلنتها الشركة أنه اعتمادًا على نوع المهمة، يتم زيادة معدل نجاح Gemini Robotics 2.5 بنسبة 30% إلى 100% مقارنة بمعيار الاختبار السابق، ليصل إلى الضعف، كما يتم زيادة سرعة إنجاز المهام أيضًا بنسبة 20% إلى 30%. تتوفر نماذج لأجهزة روبوتية مختلفة، بما في ذلك الروبوت البشري Apptronik Apollo 2 المزود بمناول بخمسة أصابع، والروبوت Franka Duo الذي يستخدم قابضًا متوازيًا بإصبعين. بمعنى آخر، لا يقتصر هذا التحسن على عرض روبوت واحد فقط. دخلت أبولو 2 خط إنتاج مرسيدس بنز، ووصلت نسبة نجاح اختبار فرز الأجزاء إلى 96%. يعد الاختبار مباشرًا أكثر من الاختبار المعملي ويأتي من خط إنتاج السيارات التشغيلي الفعلي لشركة مرسيدس-بنز. تعاونت Google DeepMind مع Apptronik وMercedes-Benz لإجراء إثبات للمفهوم في مصانع Kecskemét بالمجر وSindelfingen في ألمانيا، حيث تتولى Apollo 2 إعداد قطع غيار السيارات. يجب على الروبوت إخراج الأقواس المعدنية من صندوق المواد السائبة، ووضعها في الحاويات المرتبة بالترتيب المطلوب لكل مجموعة مركبة، وتصحيح أي عيوب في العملية. حققت تجربة فرز الأجزاء ونشرها على منصات نقالة نسبة نجاح بلغت 96%. من بينها، نموذج الاستدلال المتجسد Gemini Robotics ER هو المسؤول عن تتبع سير العمل، ونموذج الحركة Gemini Robotics 2.5 يتحكم في اليدين والذراعين. ويربط تقسيم العمل هذا الحكم متعدد الخطوات بالعمليات الفعلية، مما يسمح للروبوتات بإجراء إعداد متكرر للمواد، في حين يمكن للفنيين ترك الوقت لأعمال التجميع الأكثر تعقيدًا. يستخدم أرجون المحاكاة لتسريع التعلم، ويتم تحسين إرشادات السلامة جنبًا إلى جنب مع الحركات. المفتاح الآخر لهذه الترقية هو مشاركة Gemini 4 Argon في أبحاث الروبوت. يمكنه إنشاء صور رمزية رقمية من المشاهد التي تم التقاطها بكاميرات حقيقية، وإنشاء الآلاف من تمارين المحاكاة المختلفة، ودمجها مع عروض التشغيل الحقيقية لمساعدة النموذج على التكيف مع المشاهد والأشياء الجديدة. يستطيع أرجون أيضًا تحليل مقاطع فيديو للعمليات الفاشلة لمساعدة الباحثين في التوصل إلى أسباب الفشل وافتراضات التحسين، ومن ثم اختبارها في بيئات محاكاة وروبوتات حقيقية. لذلك، لا يجب أن يعتمد التدريب فقط على الأجهزة المادية لتكرار التجارب والأخطاء في كل مرة، ولكنه لا يزال يحتفظ بالعروض التوضيحية الحقيقية والتحقق في الموقع. فيما يتعلق بالسلامة، يضيف Gemini Robotics 2.5 إرشادات منطقية عند تنفيذ الإجراءات لتجنب المخاطر الجسدية. أطلق الفريق أيضًا معيار اختبار مفتوح المصدر ASIMOV-Jailbreak، والذي يستخدم متطلبات غير آمنة متنكرة في شكل مهام عامة لاختبار مقاومة كسر الحماية للعوامل المرتبطة بالروبوتات. أصبح Gemini Robotics 2.5 متاحًا لشركاء الروبوتات. بدءًا من الممارسة المتكررة في بيئة محاكاة وحتى الانتقاء التسلسلي للأجزاء ووضعها على خط الإنتاج، يربط هذا التحديث سرعة التعلم بالعمليات في الموقع، والانتقال نحو الاستخدامات العملية التي تقلل من عبء الإعداد المتكرر للمواد وتحسين الاستقرار التشغيلي. قصص ذات صلة جوجل تعرض 5 تطبيقات Gemini 4 Argon! أنشئ لعبة ثلاثية الأبعاد بنصيحة واحدة فقط، وتفوق على GPT-6 Astra. بدأت شركة Din Tai Fung في الولايات المتحدة في تقديم الروبوتات. يرحب المطعم الصيني الأكثر ربحية في الولايات المتحدة بالموظفين المتعبين في الفناء الخلفي. رؤية صناعة الروبوت: تكامل وتطور الأتمتة والذكاء الاصطناعي وWeb3. أول روبوت تنظيف منزلي في العالم "Neo" معروض للبيع. يمكنه مسح الأرض وصنع القهوة، لكن هل ما زال بحاجة إلى مساعدة بشرية عن بعد؟ 〈جوجل تطلق Gemini Robotics 2.5! قيادة الروبوت البشري Apollo 2 إلى خط إنتاج مرسيدس-بنز "معدل نجاح الفرز 96%" نُشر هذا المقال لأول مرة في BlockTempo "Dongqu Trend - وسائل الإعلام الإخبارية الأكثر تأثيرًا في مجال blockchain".