الذكاء الاصطناعي10‏/11‏/2026، 7:41 م UTC·2 دقائق قراءة

Gemini Robotics 2.5: ذكاء DeepMind الروبوتي يبلغ 96% في المصانع

رفعت Gemini Robotics 2.5 من Google DeepMind نسب النجاح بين 30 و100% وبلغت 96% في مصانع مرسيدس-بنز، مع إطلاق اختبار أمان مفتوح المصدر.

A humanoid robot with five-fingered hands tying a ribbon bow in a laboratory setting. — الصورة: Ars Technica

كشفت Google DeepMind عن جيل جديد من منصة Gemini Robotics، وتقول الشركة إن الإصدار 2.5 يقترب كثيراً من أداء البشر في المهام الواقعية. وقد أنجزت بعض روبوتات Gemini أعمالاً فعلية داخل مصانع مرسيدس-بنز.

تتكون المنصة من عدة طبقات بين أمر المستخدم وحركة الروبوت. يستقبل نموذج الرؤية واللغة Gemini Embodied Reasoning التعليمات ويخطط لتنفيذ المهمة اعتماداً على فيديو مباشر. أما نموذج الرؤية واللغة والفعل (VLA) الذي يولّد الحركات، مثل تحريك المشغّل، فهو Gemini Robotics الذي ارتقى إلى الإصدار 2.5.

مهارة وسرعة أعلى

جرى تقييم النموذج في أكثر من 200 نشاط، منها تقديم الطعام بالملقط واستخدام ماصة كما في المختبرات. كما استطاع الروبوت البشري Apollo 2 من Apptronik، مزوداً بالنموذج، عقد شريط بيديه ذواتي الأصابع الخمسة، وهو إنجاز لافت لأن الأجسام المرنة صعبة على الروبوتات. وبوجه عام ارتفع معدل النجاح بين 30 و100% مقارنة بالإصدار السابق، وزادت السرعة بين 20 و30%.

لكن هذه نتائج مخبرية. وبالتعاون مع Apptronik ومرسيدس-بنز، جمّعت روبوتات Apollo 2 المدعومة بـGemini أطقم قطع سيارات في عدة مصانع أوروبية وبلغت نسبة نجاح 96%. وهذا على الأرجح غير كافٍ لمرسيدس-بنز، فالإنسان ينجز هذه المهام المتكررة شبه دون خطأ. ويصف كانيشكا راو، مدير في DeepMind، سدّ الفجوة المتبقية البالغة 4% بأنه «طريق شديد الانحدار». وتقول كارولينا باراندا، رئيسة الروبوتات في DeepMind، إن الخيار بين التفوق في تطبيق محدد على حساب التعميم، أو الدفع نحو التعميم دون بلوغ 99.9% في كل تطبيق.

واستخدم الفريق Gemini 4 Argon بوصفه «محرك محاكاة» أنتج آلاف الأشكال من التدريبات انطلاقاً من بيانات كاميرات حقيقية، ثم دمجها مع العروض التدريبية التقليدية. ولا يزال النموذج يعمل على خوادم سحابية، ما يعني وجود زمن استجابة.

الأمان واختبار ASIMOV-Jailbreak

يعتمد Gemini Robotics 2.5 على الاستدلال أثناء التشغيل لتجنب المخاطر، فيتوقف الروبوت أو ينتظر حتى يصبح الوضع آمناً. وبحسب DeepMind أنجز المهام بأمان أكثر بنسبة 33% عند وجود عوائق، وبنسبة 43% عند وجود أشخاص في الطريق.

كما أطلقت الشركة ASIMOV-Jailbreak، وهي قاعدة بيانات مفتوحة المصدر تضم 1500 أمر مصمم لخداع الروبوت ودفعه إلى تصرف غير آمن. ومع وجود Argon في الحلقة يبلغ مستوى الأمان 98.8%، مقابل 73.5% مع Gemini Robotics ER 2 وحده. المجموعة متاحة على Hugging Face. ولا يتوفر Gemini Robotics 2.5 للجميع، لكنه بات بيد شركاء مثل Agile Robots وApptronik وBoston Dynamics.