Google DeepMind မှ Gemini Robotics 2 ကို ခန္ဓာကိုယ်တစ်ခုလုံး Humanoid Control နှင့် Multi-Robot Collaboration ဖြင့် ထုတ်ဖော်ပြသခဲ့သည်

Google DeepMind သည် ဓာတ်ခွဲခန်းမှပြောသည့် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ-AI မော်ဒယ်လ်အမျိုးအစားဖြစ်သော Gemini Robotics 2 ကို စတင်ထုတ်လုပ်လိုက်သည် — လက်မောင်းနှစ်ဖက်မှ အလုပ်ရုံများမှ လူသားဆန်သောကိုယ်ထည်များအထိ — ကုမ္ပဏီ၏ ရည်မှန်းချက်အရှိဆုံး တွန်းအားပေးသည့် စက်ရုပ်အမျိုးအစားကို ထုတ်ဖော်ပြသခဲ့သည်။

2026 ခုနှစ် ဇူလိုင်လ 30 ရက်နေ့တွင် ကြေငြာထားသော ဖြန့်ချိမှုတွင် စက်ရုပ်တစ်ခုက မြင်နိုင်ကြားနိုင်သောအရာများကို တိကျသော မော်တာအမိန့်များအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးသည့် vision-language-action (VLA) မော်ဒယ်ကို ဗဟိုပြုပါသည်။ DeepMind သည် ၎င်းအား အထွေထွေသုံး စက်ရုပ်များအတွက် ထောက်လှမ်းရေးအလွှာအဖြစ် ဖော်ပြထားပြီး ကုမ္ပဏီမှ လွှတ်တင်မှုကို AI ကို chat windows မှသာမက ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာလောကသို့ ပို့ဆောင်ရာတွင် အချိုးအကွေ့တစ်ခုအဖြစ် သတ်မှတ်ခဲ့သည်။ ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော AI အသွင်သဏ္ဍာန်ဆီသို့ ဦးတည်သော လုပ်ငန်းနယ်ပယ်တွင် ပိုမိုကျယ်ပြန့်လာစေရန် ကျွန်ုပ်တို့၏ breaking AI news ကို လိုက်နာပါ။

ပုံစံသုံးမျိုး၊ စနစ်တစ်ခု

DeepMind သည် Gemini Robotics 2 lineup တွင် ဖြည့်စွက်မော်ဒယ်သုံးမျိုးကို တင်ပို့ခဲ့သည်။

• Gemini Robotics 2 — စက်ရုပ်တစ်ရုပ်သည် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာလုပ်ဆောင်ချက်ကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေမည့် အမြင်နှင့် ဘာသာစကားကို မော်တာထိန်းချုပ်မှုအဖြစ် ဘာသာပြန်ပေးသည့် ထင်ရှားကျော်ကြားသော VLA မော်ဒယ်။

• Gemini Robotics ER 2 — ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ အာကာသများကို နားလည်နိုင်ပြီး လူသားများနှင့် အခြားစက်ရုပ်များနှင့် ပေါင်းစပ်လုပ်ဆောင်သည့် အသေးစိတ်၊ အဆင့်ပေါင်းများစွာ အစီအစဥ်များကို ထုတ်လုပ်နိုင်သည့် သရုပ်ဖော်-ကျိုးကြောင်းဆီလျော်သော မော်ဒယ်။

• Gemini Robotics On-Device 2 — စက်ရုပ်ဟာ့ဒ်ဝဲပေါ်တွင် စက်ရုပ် ဟာ့ဒ်ဝဲပေါ်တွင် စက်ရုပ် ဟာ့ဒ်ဝဲကို အသုံးပြုရန် အကောင်းဆုံးပြင်ဆင်ထားသော ပေါ့ပါးသော VLA မော်ဒယ်လ် ဗားရှင်းသည် cloud ဆက်သွယ်မှုအပေါ် မှီခိုမှုကို လျှော့ချပေးသည်။

DeepMind ဘလော့ဂ်၏ အဆိုအရ၊ မော်ဒယ်တစ်ခုစီတွင် အထူးကျွမ်းကျင်သည့် အခန်းကဏ္ဍတစ်ခုစီရှိသော်လည်း ယင်းသုံးမျိုးကို ပေါင်းစပ်စနစ်တစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ VLA မော်ဒယ်သည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ လုပ်ဆောင်မှုကို ကိုင်တွယ်သည်၊ ER မော်ဒယ်သည် ပိုမိုအဆင့်မြင့်သော အစီအစဥ်ကို စီမံဆောင်ရွက်ပေးပြီး စက်ပေါ်ရှိ မူကွဲသည် စက်ရုပ်ကိုယ်တိုင်တွင် တုံ့ပြန်မှုနည်းပါးသော တုံ့ပြန်မှုများကို လုပ်ဆောင်ပေးပါသည်။

ခြေဖျားမှ လက်ဖျားအထိ

ကြေငြာချက်တွင် အထူးခြားဆုံးသော တောင်းဆိုချက်မှာ DeepMind သည် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော ခန္ဓာကိုယ်တစ်ခုလုံး ထိန်းချုပ်မှုဟု ခေါ်သည်။ လှုပ်ရှားမှုတစ်ခုတည်းကို ပြန်လုပ်ရန် စက်ရုပ်ကို လေ့ကျင့်မည့်အစား၊ Gemini Robotics 2 သည် လူသားဆန်သော ခန္ဓာကိုယ်တစ်ခုလုံး—ခြေဖျားမှ လက်ဖျားအထိ—ကွေးညွှတ်ခြင်း၊ လက်လှမ်းမှီခြင်း နှင့် ဟန်ချက်ညီခြင်း အပါအဝင် လူသားပုံစံအပြည့်ဖြင့် လှုပ်ရှားမှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။

DeepMind သည် လက်စွမ်းပြမှု စံနှုန်းများစွာကို မီးမောင်းထိုးပြခဲ့သည်။ သရုပ်ပြမှုများတွင်၊ မော်ဒယ်မှ မောင်းနှင်သည့် စက်ရုပ်များသည် မီးသီးများတွင် ဝက်အူလှည့်ခြင်း၊ ကြိုးများချိတ်ခြင်းနှင့် ကောင်းမွန်သော မော်တာထိန်းချုပ်မှု လိုအပ်သည့် အခြားသော သိမ်မွေ့သော လုပ်ဆောင်မှုများကို လုပ်ဆောင်ကြောင်း ပြသခဲ့သည်။ စက်ရုပ်များသည် ရိုင်းစိုင်းသော ထပ်ခါတလဲလဲ လုပ်မည့်အစား စစ်မှန်သော ချောမောမှုကို တောင်းဆိုသည့် အလုပ်များကို ပြီးမြောက်စေမည့် လက်စွမ်းအဆင့်အသစ်ကို ရရှိစေသည်ဟု ဓာတ်ခွဲခန်းမှ ပြောကြားခဲ့သည်။

ကုမ္ပဏီကလည်း လိုက်လျောညီထွေရှိမှုကို အလေးထားသည်။ Gemini Robotics 2 သည် နာရီအနည်းငယ်အတွင်း မည်သည့် bi-arm စက်ရုပ်နှင့်မဆို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေနိုင်သည်ဟု DeepMind ကဆိုသည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ တူညီသော အရင်းခံဉာဏ်ရည်သည် လေ့ကျင့်ရေးစက်ဝန်းအပြည့်မရှိဘဲ ရှုပ်ထွေးသော humanoid သို့ အတိုင်းအတာအထိ အတိုင်းအတာအထိ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်ဟု DeepMind မှ ပြောကြားခဲ့သည်။ ဤယေဘုယျဖော်ပြချက်သည် သမားရိုးကျ စက်ရုပ်များထံမှ သိသာထင်ရှားစွာ ထွက်ခွာသွားခြင်းဖြစ်ပြီး စက်တစ်ခုစီသည် ပုံမှန်အားဖြင့် ရည်ရွယ်ချက်ဖြင့် တည်ဆောက်ထားသော ဆော့ဖ်ဝဲကို လိုအပ်ပါသည်။

စက်ရုပ်များ အတူတကွလုပ်ဆောင်ခြင်း။

နောက်ထပ်ခေါင်းစီးစွမ်းရည်မှာ စက်ရုပ်ပေါင်းများစွာ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်းဖြစ်သည်။ DeepMind မှ Gemini Robotics 2 သည် စက်ရုပ်နှစ်ခုသည် လုပ်ငန်းတစ်ခုတည်းတွင် အတူတကွလုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး တူညီသောရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာနေရာတစ်ခုတွင် လုပ်အားခွဲဝေပေးသည့် အခြေအနေများကို ပံ့ပိုးပေးသည်ဟု DeepMind မှပြောကြားခဲ့သည်။ ER 2 မော်ဒယ်သည် ပေါင်းစပ်ညှိနှိုင်းမှုကို ကိုင်တွယ်သည် — ပတ်ဝန်းကျင်အကြောင်း ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်း၊ အဆင့်များစွာသော အစီအစဥ်ကို ပုံဖော်ခြင်းနှင့် စက်များအကြား အဆင့်များကို ခွဲဝေပေးခြင်း။

ကုမ္ပဏီကို ကိုးကားပြီး သရုပ်ပြမှုတစ်ခုတွင် စက်ရုပ်တစ်စုံသည် တစ်ဦးနှင့်တစ်ဦး ထိပ်တိုက်တွေ့မည့်အစား အခန်းတစ်ခန်းကို သန့်ရှင်းရေးလုပ်ကာ အလုပ်ကို ခွဲထုတ်ကာ စက်ရုပ်တစ်စုံဖြင့် ပူးပေါင်းခဲ့သည်။ DeepMind က ၎င်းကို AI သည် တစ်ဦးချင်းလုပ်ဆောင်မှုများသာမက လက်တွေ့ကမ္ဘာရှိ အေးဂျင့်များစွာ၏ ကြိုးကိုင်မှုကို စီမံခန့်ခွဲနိုင်ကြောင်း အစောပိုင်းအထောက်အထားအဖြစ် ဘောင်ခတ်ထားသည်။

အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်ပြီး သင်ကြားပြသနိုင်သော

အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်မှုအပြင်၊ မော်ဒယ်များသည် အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိစေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ Gemini Robotics 2 သည် လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုလုပ်ဆောင်နေစဉ် ၎င်း၏ချဉ်းကပ်ပုံကို ရှင်းပြနိုင်ပြီး အသုံးပြုသူများသည် နည်းပညာဆိုင်ရာအမိန့်များထက် နေ့စဉ်ဘာသာစကားကို အသုံးပြု၍ စက်ရုပ်တစ်ရုပ်ကို အလယ်အလတ်အလုပ်တစ်ခုကို ပြန်လည်ညွှန်းနိုင်သည်။ DeepMind က ၎င်းသည် လူသားအော်ပရေတာများ ပျံသန်းမှုအစီအစဉ်များကို ချိန်ညှိရန် လိုအပ်သည့် မတည်ငြိမ်သော သို့မဟုတ် အန္တရာယ်ရှိသော ပတ်ဝန်းကျင်တွင် စက်ရုပ်များကို ညွှန်ကြားရန်အတွက် ပလပ်ဖောင်းကို ကောင်းစွာ သင့်လျော်စေသည်ဟု DeepMind မှ ပြောကြားခဲ့သည်။

##ဘာကြောင့်အရေးကြီးတာလဲ။

လွှတ်တင်မှုသည် လူများသော လူများ နှင့် စက်ရုပ်အပြေးပြိုင်ပွဲကို ပိုမို ပြင်းထန်စေသည်။ Figure၊ Boston Dynamics နှင့် Tesla အပါအဝင် ကုမ္ပဏီများသည် လမ်းလျှောက်ခြင်း၊ အလုပ်လုပ်သည့် စက်များကို စီးပွားဖြစ်လုပ်ရန် ပြိုင်ဆိုင်နေကြသော်လည်း Nvidia ကဲ့သို့သော ချစ်ပ်ထုတ်လုပ်သူများသည် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ AI လိုအပ်သော တွက်ချက်မှုနှင့် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ အခြေခံအဆောက်အအုံများတွင် ကြီးကြီးမားမားရင်းနှီးမြှုပ်နှံထားသည်။

DeepMind ၏လောင်းကြေးမှာ တစ်ခုတည်းသော၊ ယေဘူယျရည်ရွယ်ချက်ဖြင့် ထောက်လှမ်းရေးအလွှာတစ်ခု—ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာကမ္ဘာကိုအကြောင်းပြသည့် chatbot ကစာသားအကြောင်းအကြောင်းပြသည့်ပုံစံ—သည် ဆယ်စုနှစ်များစွာစက်ရုပ်စက်ရုပ်များဟုသတ်မှတ်ထားသော ကျဉ်းမြောင်းသောစက်ရုပ်ဆော့ဖ်ဝဲလ်ကို အစားထိုးနိုင်သည့်အရာဖြစ်သည်။ အကယ်၍ စနစ်သည် နာရီပိုင်းအတွင်း မည်သည့်ပုံစံနှင့်မဆို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ဆောင်ရွက်နိုင်ပါက၊ ထုတ်လုပ်သူနှင့် သုတေသီများအတွက် အကြိမ်တိုင်း အစမှမစဘဲ စွမ်းရည်ရှိသော စက်ရုပ်များကို ဖြန့်ကျက်ရှာဖွေနေသော ထုတ်လုပ်သူနှင့် သုတေသီများအတွက် အတားအဆီးကို လျှော့ချနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ကုမ္ပဏီသည် ပလပ်ဖောင်းကို ချဲ့ထွင်ရန် ယုံကြည်ရသော ဟာ့ဒ်ဝဲ မိတ်ဖက်များနှင့် လုပ်ဆောင်နေပြီး ထုတ်ဝေမှုနှင့်အတူ တာဝန်ယူမှုနှင့် ဘေးကင်းရေး စာရွက်စာတမ်းများကို ထုတ်ပြန်ခဲ့သည်။ ထိန်းချုပ်ထားသော ဆန္ဒပြပွဲများအပြင်တွင် ဤမော်ဒယ်များသည် မည်သို့လုပ်ဆောင်ပုံနှင့် တစ်ကိုယ်လုံး humanoid ထိန်းချုပ်မှုအား ယုံကြည်စိတ်ချရသော၊ လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင် အသုံးချမှုအဖြစ်သို့ မည်မျှလျင်မြန်စွာ ဘာသာပြန်ပေးနိုင်သည်ဆိုသည့် မေးခွန်းများ ကျန်ရှိနေသည်။

သို့တိုင်၊ လွှတ်တင်ခြင်း၏ အကျယ်သည် — တစ်ကိုယ်လုံး လှုပ်ရှားမှု၊ အဆင့်ပေါင်းများစွာ ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်မှု၊ စက်ပစ္စည်းပေါ်ရှိ ထိရောက်မှု နှင့် ထုတ်ကုန်မိသားစုတစ်ခုတွင် ပေါင်းစပ်လုပ်ဆောင်မှု အများအပြားသည် — Google သည် ကြီးမားသော AI မော်ဒယ်များနှင့် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာစက်များ ပေါင်းစည်းမှုတွင် အဓိက ကစားသမားတစ်ဦးဖြစ်ရန် ရည်ရွယ်ထားကြောင်း အချက်ပြသည်။

AI ထက်သာလွန်နေပါစေ။

စက်ရုပ်နယ်နိမိတ်သည် လျင်မြန်စွာ ရွေ့လျားနေပြီး AI Buzz Wire သည် အဓိက ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတိုင်းကို ခြေရာခံနေသည်။ မော်ဒယ်ဖြန့်ချိမှုများ၊ ဟာ့ဒ်ဝဲဆိုင်ရာ အောင်မြင်မှုများနှင့် စက်မှုလုပ်ငန်းအပြောင်းအရွှေ့များ၏ စဉ်ဆက်မပြတ်လွှမ်းခြုံမှုအတွက် AI သတင်းများကို ဖတ်ရှုရန်။

နောက်ဆုံးပေါ် AI တိုးတက်မှုများကို စူးစမ်းလေ့လာပါ →