DeepMind заявила об успехе 96% у роботов Apollo на заводах Mercedes

Google DeepMind заявила, что гуманоидные роботы Apollo 2 компании Apptronik достигли успешности 96% при сортировке автомобильных деталей на действующих линиях Mercedes-Benz. Пилотный проект раскрыли 10 ноября, он охватывал площадки в Кечкемете в Венгрии и Зиндельфингене в Германии. Роботы выполняли подготовительные работы для сборки автомобилей, что стало проверкой искусственного интеллекта на повторяющихся физических задачах, а не лабораторной демонстрацией. Результат важен, поскольку переносит заявления о гуманоидах в условия реального завода, хотя ключевые показатели полезности за целую смену остались нераскрытыми.

Тест комплектации Apollo 2 на двух площадках

DeepMind описала работу как автомобильный киттинг, когда детали берут из общих контейнеров и раскладывают в порядке, нужном для каждого автомобиля. В опубликованном примере речь шла о захвате металлических кронштейнов и их укладке в секвенирующие лотки. Лотки должны соответствовать комплекту деталей для каждой машины, поэтому робот должен был не только перемещать компоненты, но и упорядочивать их. Работу делили две модели: Gemini Robotics ER отслеживала рабочий процесс, а Gemini Robotics 2.5 управляла руками и манипуляторами робота. Глава Apptronik Джефф Карденас заявил, что модели улучшились после нескольких недель дополнительного обучения и перешли на производство Mercedes с небольшим снижением эффективности.

Результат продолжает более раннее сотрудничество компаний. В марте 2024 года Apptronik объявила о соглашении по изучению применения исходной модели Apollo, включая доставку сборочных комплектов, проверку компонентов и перевозку контейнеров с укомплектованными деталями. Компания утверждала, что гуманоиды способны выполнять повторяющуюся физически тяжелую работу в помещениях, созданных для людей, потенциально без полной перестройки завода. DeepMind представила новый пилот как конкретный тест модели Gemini Robotics 2.5, раскладывающей компоненты, нужные людям, собирающим автомобили. В раскрытии названы задача и площадки, но не приведено число испытаний, стоящее за показателем 96%.

Чего показатель 96% пока не объясняет

Для заводских операций headline-показатель оставляет практический расчет неполным. DeepMind называет киттинг автономным, но не уточняет, означает ли успех отдельный захват, готовый лоток или другую единицу. Компания также не опубликовала, как часто вмешивались люди, как быстро работали роботы, а также каковы были время безотказной работы и эксплуатационные расходы. Без частоты перезапусков, времени цикла и доли вмешательств сложно оценить, сколько работы роботы выполняют за смену и как часто человеку нужно вмешиваться, чтобы производство не останавливалось. Поэтому пилот показывает, что руки под управлением ИИ могут выполнять заданные подготовительные операции, но не доказывает готовность системы к работе без надзора.

DeepMind не раскрыла частоту вмешательств, время цикла, доступность оборудования и затраты, а также не определила единицу измерения для заявления об успехе 96%. История не доказывает, что гуманоиды способны поддерживать выпуск в течение полной смены или работать без контроля. Она относится к автомобильному киттингу tested-типа, а не к сборочным работам в целом, и не затрагивает занятость, сертификацию безопасности или стоимость по сравнению с существующей автоматизацией. Пока не раскрыты число испытаний и показатели за смену, результат лучше считать ограниченным подтверждением концепции на двух заводах.