Google DeepMind prezentuje Gemini Robotics 2 dla robotów różnego typu
Google DeepMind wprowadziło Gemini Robotics 2, zaawansowany model wizualno-językowo-akcyjny (VLA), zdolny do sterowania robotami od ramion stołowych po humanoidalne. Firma udostępniła również Gemini Robotics ER 2, model

Google DeepMind ogłosiło wprowadzenie Gemini Robotics 2, określając go jako swój najbardziej zaawansowany model wizualno-językowo-akcyjny (VLA). Modele VLA łączą rozpoznawanie obrazu, przetwarzanie języka i kontrolę działań, umożliwiając robotom funkcjonowanie w środowiskach fizycznych. DeepMind podkreśla, że nowy model jest w stanie sterować systemami robotycznymi, począwszy od prostych ramion stołowych, aż po pełnowymiarowe roboty humanoidalne.
Gemini Robotics 2 jako warstwa inteligencji
Firma opisuje Gemini Robotics 2 jako „warstwę inteligencji” przeznaczoną dla nowej generacji robotów adaptacyjnych. Według DeepMind, model ten potrafi zarządzać ruchem całego ciała, wykonywać precyzyjne zadania motoryczne oraz koordynować pracę wielu robotów jednocześnie. Deweloperzy zainteresowani wczesnym dostępem do technologii mogą zgłaszać się poprzez listę oczekujących.
Gemini Robotics ER 2 dla rozumowania ucieleśnionego
Google DeepMind zaprezentowało również Gemini Robotics ER 2, model zaprojektowany specjalnie do „rozumowania ucieleśnionego”. Termin ten odnosi się do zdolności robota do rozumienia świata fizycznego i podejmowania decyzji o działaniach na podstawie zebranych informacji. ER 2 pełni funkcję systemu sterowania wyższego poziomu dla robotów i zastępuje poprzednią wersję, Gemini Robotics ER 1.6, która została wydana w kwietniu. Nowy model jest dostępny w Google AI Studio.
Wprowadzenie Gemini Robotics 2 i ER 2 stanowi znaczący krok w rozwoju autonomicznych systemów robotycznych. Integracja zaawansowanych zdolności wizualnych, językowych i motorycznych w jednym modelu może przyspieszyć adaptację robotów do złożonych i dynamicznych środowisk, otwierając nowe możliwości w automatyzacji i interakcji człowiek-robot.
Źródło: the-decoder.com
Komentarze
Zaloguj się, aby dołączyć do dyskusji.
Nikt jeszcze nie skomentował. Bądź pierwszy!
Czytaj dalej

Indeks Hype'u AI: Nieseksowna strona sztucznej inteligencji
MIT Technology Review przedstawia subiektywną analizę najnowszych trendów w AI, wskazując na mniej efektowne, lecz istotne aspekty tej technologii.
Redakcja Aigest2 dni temu

Fale mózgowe kluczem do rozwoju fizycznej sztucznej inteligencji?
Firma Encord, specjalizująca się w narzędziach do trenowania modeli AI, testuje innowacyjne metody zbierania danych dla robotyki, wykorzystując m.in. pomiary fal mózgowych. Celem jest przełamanie bariery braku danych tre
Redakcja Aigest5 dni temu

Symulacje kluczowe dla rozwoju fizycznej sztucznej inteligencji: przegląd silników
Rozwój fizycznej sztucznej inteligencji napotyka na wyzwania związane z dostępnością danych, co sprawia, że symulacje stają się nieodzownym narzędziem. Nowoczesne silniki symulacyjne, takie jak MuJoCo, Isaac Sim i Newton
Redakcja Aigest21 lip 2026

Gritt pozyskuje 32 mln dolarów na roboty do budowy farm słonecznych, wykorzystując AI do automatyzacji
Startup Gritt, założony przez absolwentów Carnegie Mellon, wyszedł z ukrycia, ogłaszając pozyskanie 32 milionów dolarów finansowania. Firma skupia się na wykorzystaniu robotów sterowanych sztuczną inteligencją do przyspi
Redakcja Aigest21 lip 2026

Microsoft AI stawia na małe, specjalistyczne modele zamiast na ogólne modele graniczne
Microsoft AI zmienia strategię, koncentrując się na efektywności tokenów i rozwijaniu małych, specjalistycznych modeli. Firma dąży do obniżenia kosztów i zwiększenia wydajności w konkretnych zastosowaniach, zamiast tworz
Redakcja Aigestwczoraj
Bądź na bieżąco ze światem AI
Najważniejsze newsy, recenzje i poradniki — raz w tygodniu, prosto na maila. Bez spamu.