Google DeepMindが”視て覚える” ロボット用AIモデル　ローカルで高速動作 – Impress Watch

Google DeepMindが発表した「Gemini Robotics On-Device」は、ローカルで高速にロボットを制御できるAIモデルです。
ネットワーク不要で低遅延の作業が可能になり、特に精密作業において新たな可能性を拓きます。
この技術は、さまざまなプラットフォームでの応用が期待され、ロボットの実用性を大きく向上させるでしょう。

記事の概要

Google DeepMindは、新しいロボット用AIモデル「Gemini Robotics」を発表しました。
このモデルは、ローカルで実行可能な「Gemini Robotics On-Device」として設計されており、ネットワーク接続なしでロボットを制御できる点が特徴です。
特に、二腕ロボット向けに最適化されており、計算リソースを最小限に抑えつつ、巧緻な作業を迅速に行うことができます。
新しいタスクの学習は、50回から100回のデモンストレーションを通じて可能で、自然言語による指示で様々な作業を実行できます。
この技術は、他のロボットプラットフォームにも対応しており、特に未学習の物体やシーンにも柔軟に対応することができます。
また、開発者向けにファインチューニングを支援するSDKも提供されています。

記事のポイント

1. 高速動作の実現： Google DeepMindの新しいAIモデルは、ローカルでの動作を可能にし、低遅延で迅速な作業を実現します。
2. 自然言語による操作： ロボットは自然言語の指示に基づいて多様なタスクをこなすことができ、使いやすさが向上しています。
3. 多様なプラットフォーム対応： 新モデルは、双腕ロボットだけでなく、異なるロボットプラットフォームでも動作可能で、汎用性が高いです。

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