Google DeepMind เปิดตัวโมเดล Gemini Robotics 2.5 ประสบความสำเร็จในการทดสอบในโรงงานถึง 96%

Google DeepMind ประกาศเปิดตัว Gemini Robotics 2.5 ซึ่งเป็นโมเดลที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้หุ่นยนต์เรียนรู้ภารกิจทางกายภาพได้เร็วขึ้น จัดการวัตถุที่ละเอียดอ่อน และทำงานในสภาพแวดล้อมจริงได้อย่างเชื่อถือได้มากขึ้น โมเดลนี้มีอัตราความสำเร็จถึง 96% ในการทดสอบแนวคิดในโรงงานที่เกี่ยวข้องกับหุ่นยนต์มนุษย์ Apollo 2 ของ Apptronik ซึ่งดำเนินการที่สายการผลิตของ Mercedes-Benz หุ่นยนต์เหล่านี้สามารถจัดเรียงชิ้นส่วนรถยนต์จากกล่องขนาดใหญ่ไปยังถาดที่จัดระเบียบได้โดยอัตโนมัติ และเตรียมชิ้นส่วนตามลำดับที่ต้องการเพื่อความสะดวกในการประกอบรถยนต์

การทดลองได้ดำเนินการที่โรงงานใน Kecskemét ประเทศฮังการี และ Sindelfingen ประเทศเยอรมนี Google ระบุว่าการทำงานนี้สามารถช่วยในการทำให้การทำงานซ้ำซากและต้องใช้แรงงานมากขึ้นเป็นอัตโนมัติ ในขณะเดียวกันก็ช่วยให้ช่างเทคนิคในโรงงานสามารถมุ่งเน้นไปที่งานประกอบที่ซับซ้อนมากขึ้น

ฟังก์ชันและการใช้งานของ Gemini 2.5

Gemini Robotics 2.5 เป็นโมเดลล่าสุดของบริษัทที่ใช้การมองเห็น-ภาษา-การเคลื่อนไหว (VLA) ซึ่งสามารถแปลงข้อมูลจากการมองเห็นและคำสั่งเป็นการเคลื่อนไหวทางกายภาพของหุ่นยนต์ ขณะนี้โมเดลนี้กำลังถูกเปิดตัวให้กับพันธมิตรหุ่นยนต์ของ Google

โมเดลนี้ได้รับการประเมินในภารกิจที่แตกต่างกันมากกว่า 200 รายการ รวมถึงการใช้ที่หนีบในการเสิร์ฟอาหาร การผูกโบว์ให้กับกล่องของขวัญ และการใช้หลอดดูดในการย้ายของเหลว กิจกรรมเหล่านี้ทดสอบความสามารถหลายด้านตั้งแต่การจัดการวัตถุที่ละเอียดอ่อนไปจนถึงการจัดการวัสดุที่ยืดหยุ่นและการใช้เครื่องมือในชีวิตประจำวัน เมื่อเปรียบเทียบกับเกณฑ์มาตรฐานก่อนหน้านี้ โมเดลนี้มีอัตราความสำเร็จในการทำภารกิจเพิ่มขึ้น 30% ถึง 100% และตามข้อมูลของ Google ความเร็วในการทำกิจกรรมก็เพิ่มขึ้น 20% ถึง 30% โมเดลนี้สามารถทำงานบนแพลตฟอร์มหุ่นยนต์ที่แตกต่างกันได้ รวมถึงหุ่นยนต์มนุษย์ Apollo 2 ของ Apptronik และระบบ Franka Duo ที่ใช้หนีบแบบคู่

ในการสาธิตที่ Mercedes-Benz โมเดลการให้เหตุผลของ Google อย่าง Gemini Robotics ER ติดตามกระบวนการทำงาน ในขณะที่ Gemini Robotics 2.5 ควบคุมแขนและมือของหุ่นยนต์ Apollo 2 หยิบขาตั้งโลหะจากกล่องจัดส่งและวางลงในภาชนะที่จัดเรียงไว้ โดยปรับการเคลื่อนไหวตามความจำเป็น

การปรับปรุงด้านความปลอดภัยและความสามารถในการปรับตัว

นอกจากความยืดหยุ่นแล้ว Google ยังปรับปรุงความสามารถของโมเดลในการรับมือกับอันตรายทางกายภาพ เวลาในการให้เหตุผลช่วยให้หุ่นยนต์หลีกเลี่ยงอุปสรรคและทำงานในฝูงชน ในการประเมินของบริษัท ความสามารถนี้ทำให้การทำงานที่ปลอดภัยรอบๆ อุปสรรคมีอัตราความสำเร็จเพิ่มขึ้น 33% และเมื่ออยู่ใกล้คนเพิ่มขึ้น 43% Google ยังเปิดตัว ASIMOV-Jailbreak ซึ่งเป็นเกณฑ์มาตรฐานแบบโอเพ่นซอร์สที่ใช้ทดสอบว่าระบบหุ่นยนต์สามารถต้านทานคำสั่งที่อันตรายที่ปลอมตัวได้หรือไม่ เกณฑ์มาตรฐานนี้มีคำแนะนำหลายร้อยรายการที่ครอบคลุมหลายสิบสถานการณ์

Google รายงานว่า Gemini 4 Argon มีอัตราความต้านทานถึง 99.5% ในการพยายามเจาะระบบเหล่านี้ ในขณะที่เกณฑ์มาตรฐาน Gemini Robotics ER 2 ก่อนหน้านี้อยู่ที่ 82% บริษัทยังระบุว่า Gemini 4 Argon เร่งการพัฒนาโมเดลหุ่นยนต์ใหม่ของตน ระบบนี้สามารถสร้างการฝึกซ้อมจำลองหลายพันครั้งจากภาพถ่ายในโลกจริง และสร้างดิจิทัลทวินของสภาพแวดล้อมจริง นักวิจัยสามารถรวมการจำลองเหล่านี้กับการสาธิตการฝึกอบรมจริงเพื่อช่วยให้หุ่นยนต์สามารถนำทักษะไปใช้กับวัตถุและสภาพแวดล้อมที่ไม่คุ้นเคยได้

Argon ยังสามารถวิเคราะห์ความพยายามที่ล้มเหลวและให้คำแนะนำในการปรับปรุงสำหรับการฝึกอบรมในอนาคต

ความก้าวหน้าเหล่านี้เป็นสัญลักษณ์ของการผลักดันล่าสุดของ Google เพื่อให้หุ่นยนต์ที่มีความสามารถในการปรับตัวมากขึ้นเข้าสู่อุตสาหกรรมและสภาพแวดล้อมในชีวิตประจำวัน อย่างไรก็ตาม อัตราความสำเร็จ 96% ในโรงงานยังคงเป็นเพียงการพิสูจน์แนวคิด ไม่ใช่หลักฐานการใช้งานเชิงพาณิชย์อย่างกว้างขวาง Gemini Robotics 2.5 ขณะนี้กำลังถูกเปิดตัวให้กับพันธมิตรหุ่นยนต์ของ Google

ศักยภาพทางการค้าและความท้าทายของ Gemini Robotics 2.5

การเปิดตัว Gemini Robotics 2.5 แสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าครั้งสำคัญของ Google ในเทคโนโลยีหุ่นยนต์ โดยเฉพาะในด้านการทำให้โรงงานเป็นอัตโนมัติ ผลลัพธ์การทดสอบที่มีอัตราความสำเร็จถึง 96% แม้ว่าจะสร้างความหวัง แต่ก็ยังต้องระวังว่านี่เป็นเพียงการพิสูจน์แนวคิด และการใช้งานเชิงพาณิชย์ในอนาคตยังไม่แน่นอน นอกจากนี้ การปรับปรุงในด้านการจัดการอันตรายทางกายภาพและการเพิ่มความปลอดภัย แสดงให้เห็นถึงศักยภาพในสภาพแวดล้อมในชีวิตประจำวัน ด้วยการพัฒนาเทคโนโลยีเพิ่มเติม ความท้าทายในการทำให้ระบบหุ่นยนต์เหล่านี้สามารถใช้งานเชิงพาณิชย์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ จะกลายเป็นสิ่งที่ Google ต้องเผชิญ