جوجل ديب مايند تطلق جيميني روبوتيكس-إر 1.6، روبوت سبوت قادر الآن على قراءة لوحة العدادات تلقائيًا

robot
إنشاء الملخص قيد التقدم
أخبار ME News، 14 أبريل (بتوقيت UTC+8)، وفقًا لمراقبة 1M AI News، أطلقت شركة جوجل DeepMind نموذج Gemini Robotics-ER 1.6، والذي يُصنف كنموذج استنتاج عالي المستوى للروبوتات، مع تحسينات ملحوظة مقارنة بالإصدارات السابقة ER 1.5 و Gemini 3.0 Flash في الاستنتاج المكاني والفهم متعدد الزوايا. النموذج متاح الآن للمطورين عبر واجهة برمجة التطبيقات Gemini و Google AI Studio. تشمل الترقيات الأساسية ثلاث قدرات: 1. تحسين دقة التوجيه (pointing): يمكن استخدامه للكشف الدقيق عن الأجسام، العد، الاستنتاج حول العلاقات المكانية (مثل «حدد جميع الأجسام التي يمكن وضعها في الكوب الأزرق») وتخطيط مسارات الحركة، مع القدرة على رفض التوجيه الصحيح للأجسام غير الموجودة في الصورة 2. الكشف الناجح من زوايا متعددة: يمكن للروبوت الآن دمج صور من عدة كاميرات لتحديد ما إذا كانت المهمة قد اكتملت، مع الحفاظ على الدقة حتى في حالات التعتيم أو البيئة الديناميكية 3. القدرة الجديدة على قراءة الأدوات: يمكنه تفسير أدوات صناعية متنوعة مثل مقياس الضغط الدائري، مؤشرات مستوى السائل العمودية، وشاشات العرض الرقمية، من خلال الرؤية الوكيلة (الاستنتاج البصري + تنفيذ الكود) لتحقيق استنتاج تدريجي، حيث يتم تكبير المنطقة التفصيلية أولاً، ثم استخدام التوجيه والحسابات البرمجية لقياس النسب والفواصل، وأخيرًا دمج المعرفة العالمية للوصول إلى القراءة. تعتمد قدرة قراءة الأدوات على التعاون بين DeepMind و Boston Dynamics. أعلنت Boston Dynamics في نفس اليوم أنها دمجت Gemini و Gemini Robotics-ER 1.6 في منتجها Orbit AIVI-Learning، وتم إطلاقه لجميع عملاء AIVI-Learning في 8 أبريل. بعد الدمج، تم دعم لوحات العدادات (gauges)، حيث يمكن الآن للروبوت رباعي الأرجل Spot أن يقوم بالمراقبة الذاتية للمرافق الصناعية وقراءة بيانات الأدوات مثل مقياس الضغط. وذكرت Boston Dynamics أن بفضل قدرات الاستنتاج لـ Gemini، تحسنت أداء ودقة AIVI-Learning في المهام القائمة على الفحص البصري، وعد العدادات على الأرفف، واكتشاف السوائل المحتجزة. وتقول DeepMind إن ER 1.6 هو «أكثر نماذج الروبوتات أمانًا لديها». في مهام الاستنتاج المكاني المقاوم للهجمات، تفوق بشكل كبير على ER 1.5 من حيث الالتزام بالتعليمات الأمنية. وفي اختبارات تحديد مخاطر السلامة استنادًا إلى تقارير الإصابات الحقيقية، كانت نماذج ER أعلى بنسبة 6% في سيناريوهات النصوص، و10% في سيناريوهات الفيديو مقارنة بـ Gemini 3.0 Flash. (المصدر: BlockBeats)
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
  • أعجبني
  • تعليق
  • إعادة النشر
  • مشاركة
تعليق
إضافة تعليق
إضافة تعليق
لا توجد تعليقات
  • مُثبت