Google DeepMind stellt mit Gemini Robotics 2.5 ein neues KI-Modell vor, das Kamerabilder und Anweisungen in Roboterbewegungen übersetzt. Im Pilotversuch bei Mercedes-Benz erreichte der humanoide Roboter Apollo 2 beim Sortieren von Autoteilen laut DeepMind eine Erfolgsquote von 96%.
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Apollo 2 greift in die Teilekiste
An laufenden Produktionslinien in Sindelfingen und im ungarischen Kecskemét holte der Roboter von Apptronik Metallhalterungen aus Vorratskisten. Er legte sie in der Reihenfolge in Ablagen, in der sie später am Band gebraucht wurden. Dabei behielt Gemini Robotics ER den Ablauf im Blick, während Gemini Robotics 2.5 Arme und Hände steuerte.
Gebäck greifen, Schleifen lösen, Kleidung falten
DeepMind prüfte das Modell an rund 200 Aufgaben. Beim Einpacken von Gebäck mit einer Zange stieg die Erfolgsquote gegenüber Gemini Robotics 2 von 5% auf 100%. Beim Falten einer Hose kam das neue Modell auf 40%, nachdem der Vorgänger die Aufgabe im Test kein einziges Mal geschafft hatte.
Gemini Robotics 2.5 kann seine Bewegungen während der Ausführung an Hindernisse und Menschen in der Nähe anpassen. Google gibt das Modell schrittweise für seine Robotikpartner frei.
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Gemini 4 Argon baut Übungsszenen nach
Für das Training nutzte DeepMind ein zweites KI-Modell. Gemini 4 Argon baut aus Kameraaufnahmen eine virtuelle Kopie der Umgebung und erzeugt daraus Tausende Übungsdurchläufe mit veränderten Bedingungen. DeepMind kombiniert diese Daten mit Aufnahmen echter Vorführungen.
Bei Aufgaben in ungewohnten Umgebungen stieg die Erfolgsquote durch die Arbeit mit Argon von 36% auf 64%. Bei Aufgaben, die beide Hände erfordern, ging sie von 38% auf 49%.
Quelle: Google
