GoogleはどのようにGemini Roboticsモデルを開発したのか

 (blog.google)
6 ポイント 投稿者 GN⁺ 2025-04-04 | 1件のコメント | WhatsAppで共有
  • Google DeepMindは、物理的な作業が可能な次世代ロボット向けマルチモーダルAIモデル Gemini Robotics を開発
  • このモデルは、テキスト、動画、音声だけでなく実際の行動まで実行できるように、Gemini 2.0 をロボット特化データでファインチューニングしたバージョン
  • ロボットはサラダ作り、○×ゲーム、折り紙、昼食用弁当の梱包など多様な作業を実行

実際のテスト事例と可能性の確認

  • 研究用 ALOHA双腕ロボット にさまざまな作業を依頼
    • 例: 靴の中にペンを入れる、バスケットボールのダンクシュートを求める、など
    • ロボットはこれまで見たことのない物体や作業であっても依頼を理解し、最初の試行で成功裏に実行した
  • 既存モデルとは異なり、複雑な物理的命令を自然言語で理解して実行 可能

Gemini Roboticsの中核的特徴

  • 高い柔軟性、相互作用能力、汎化能力 を備える
    • 追加学習なしでも新しい物体、環境、指示に適応可能
  • AIとロボットを1つの統合エージェントとして実装できる基盤を用意
  • 人間に近い認識・判断・行動能力を提供

構成モデルの紹介

  • Gemini Robotics-ER (Embodied Reasoning):

    • Gemini 2.0 Flash ベース
    • 物体認識、位置把握、移動軌道予測、グリップ設定などを通じてコードを生成・実行
    • 信頼できるテスターおよびパートナーに公開中

  • Gemini Robotics:

    • ビジョン・言語・行動統合モデル
    • シーン理解、ユーザーとの相互作用、多段階タスクの実行が可能
    • 複雑な操作や空間推論が必要な作業でも 最新の最高水準の器用さ性能 を記録

具体的な技術能力

  • 2Dおよび3D物体検出
  • ポインティング（指示）機能
  • 複数ビュー間での対応点探索
  • 多様な視覚情報を活用した操作能力を確保

学習アプローチと利点

  • 従来の産業方式である 単一作業の反復学習 ではなく、多様な作業による広範な学習 を選択
  • その結果、汎化能力 が自然に現れた
  • さまざまな形態のロボットに適用可能
    • 例: ALOHA（研究用）、ApptronikのApollo（ヒューマノイドロボット）

多様な形態のロボットをサポート

  • 弁当の梱包、ホワイトボード消し、小さな物体の把持など、さまざまな形態のロボットが多様な作業を実行
  • 1つのモデルが複数のロボットに適応可能 である点が核心

今後のビジョン

  • 精密な作業が求められる、または人間に適さない環境の産業分野での有用性に期待
  • 家庭など 人間中心の環境でも役立つロボット へと発展する可能性がある
  • 実際の日常でロボットが AIとのもう1つのインターフェース になる可能性がある

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1件のコメント

 
GN⁺ 2025-04-04
Hacker Newsのコメント
  • 彼らにはそれができるのかもしれないが、PixelスマホのGemini Assistantはいまだにタイマー設定や買い物リストへの追加に失敗する。（Google Assistantではちゃんと動いていた）
  • 「どうやって」についての説明はまったくないが、この機能が半分でも信頼できる形で動くなら、ChatGPTの100倍くらいのインパクトがあるだろう
  • AIとロボティクスの進歩はとても興味深い。Geminiのような複雑なシステムのせいで、企業はこうしたイノベーションを実現するために専門チームに依存せざるを得なくなるだろう
    • AI研究やロボティクスエンジニアのような特定の役割をアウトソーシングすれば、企業は正社員採用の負担なしにトップレベルの人材を確保できる
    • アウトソーシングがロボティクスのような先端産業の研究開発をどう補完できるのかを見るのは興味深い
    • 特にスケーラビリティと市場投入スピードの面で、業界がどう変わるのか気になる

  • 結局は誰かが家事を手伝ってくれるようになりそう

    • ああ、いいね。ただ、その裏では全部軍事目的があるのに、彼らが私たちの洗濯物をたたんでくれると思わせようとしているのがいい
  • 「バスケットボールを拾ってダンクしろ」。私たちが長いこと待ち望んでいたキラーユースケースだ :)
  • Googleのロボット技術（ソフトウェアとハードウェア）が最先端だとしても、実際にこれを製品化できるのかは疑問だ
    • 彼らはトランスフォーマーで先頭を走っていたのに、ChatGPTにすべての優位性を失ったのと似ているように見える
    • Googleには研究から製品へとうまく移行できない何かがあるように思える
    • Waymoが今日ではプロダクトマーケットフィットに到達していると考えるなら良い反例かもしれないが、Googleはたいてい市場に出せないか、出しても定着する前にやめてしまうように感じてしまう
    • 彼らのロボティクスへの取り組みについて、強い考えや洞察を持っている人がいるのか気になる
  • こうしたロボットがいつか防衛産業で使われる可能性を考えると怖い
    • ロボットが「消しゴムを片付けろ」のような一般的な命令を理解できるなら、「すべての敵を排除しろ」という命令を想像してみてほしい
  • ただ気になるんだけど、誰かを殺せと命令したらどうするんだろう？ ロボット工学三原則に従うのだろうか？
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