НИ

Новости ИИ

Новости · 1 августа 2026 г.

Открыть канал в MAX

🤖 Google DeepMind представила Gemini Robotics ER 2 — модель для физического ИИ

🤖 Google DeepMind представила Gemini Robotics ER 2 — модель для физического ИИ Что произошло Google DeepMind запустила новую AI-модель Gemini Robotics ER 2, предназначенную для управления роботами с использованием физического интеллекта. Модель поддерживает высокоуровневое планирование, обработку видеопотоков и координацию нескольких роботов в единой среде. Главные детали 1. Архитектура и функционал: ER 2 разделяет процессы логики и моторики. Она обрабатывает текст, аудио или видео, создавая планы действий, а затем передает выполнение специализированным Vision-Language-Action моделям. 2. Улучшения по сравнению с ER 1.6: Модель умеет в реальном времени анализировать задачи и управлять процессом, корректируя действия при необходимости. Значительное внимание уделяется точной классификации прогресса и определению ключевых моментов. 3. Координация роботов: Поддерживается семантический обмен данными между устройствами, что позволяет нескольким роботам совместно выполнять сложные задачи. Демонстрации включают использование роботов Boston Dynamics Spot. 4. Техническая интеграция: ER 2 интегрирована в потоковую архитектуру Gemini Live API, где она функционирует как оркестратор, управляя специализированными контроллерами. 5. Доступность: Модель доступна через Gemini API и Google AI Studio, а также в ограниченном доступе на Gemini Enterprise Agent Platform. Почему это важно Обновление Gemini Robotics ER 2 знаменует собой заметный шаг вперед в области управления роботами. Это позволяет устройствам работать более автономно и эффективно, выполняя сложные задачи с минимальным вмешательством человека. Способность анализировать задачи в реальном времени и координировать действия между несколькими роботами открывает новые возможности для применения в промышленности и других сферах. Как применить и монетизировать в 2026 1. Производственным компаниям → Интегрировать ER 2 для автоматизации сборки → Уменьшение затрат на рабочую силу и повышение точности → Начать с пилотного проекта на одной промышленной линии. 2. Складским операторам → Использовать для управления складскими роботами → Повышение скорости и точности обработки заказов → Протестировать на ограниченной области склада. 3. Компании безопасности → Внедрить в системы патрулирования → Повышение эффективности мониторинга и реагирования → Провести пилотную интеграцию с существующими системами видеонаблюдения. 4. Гипотеза: Медицинские учреждения → Использовать для автоматизации логистики медицинских товаров → Снижение времени доставки и оптимизация запасов → Запустить программу прототипирования и тестов в одном медицинском центре. Источник: https://habr.com/ru/companies/bothub/news/1065558/