Интеграция Google Street View и нейросети Genie: создание интерактивных цифровых миров

Google продолжает развивать возможности взаимодействия с виртуальными картами. На конференции для разработчиков Google I/O было анонсировано объединение сервиса Google Maps Street View с технологией Project Genie. Новая функция позволяет пользователям не просто рассматривать панорамные снимки улиц, но и создавать на их основе интерактивные симуляции с возможностью изменения условий окружающей среды, например, погоды или сезона.

Новые горизонты обучения роботов и моделирования

Специалисты исследовательского подразделения Google DeepMind подчеркивают, что данное решение открывает широкие перспективы для обучения искусственного интеллекта и робототехники. В частности, разработчики смогут моделировать редкие погодные условия или специфические городские сценарии, чтобы подготовить автономных агентов к нестандартным ситуациям, с которыми они могут столкнуться в реальности.

Основные направления использования технологии включают:

• Обучение беспилотных автомобилей, включая модели Waymo*, для работы в различных климатических зонах.
• Создание реалистичных образовательных и игровых сред на основе реальных географических локаций.
• Симуляция различных точек обзора, позволяющая оценивать пространство глазами человека или робота, а не только с высоты камеры автомобиля.

Два десятилетия сбора данных

Фундаментом для новой разработки послужил массив данных, накопленный Google за 20 лет работы над Street View. Компания задействовала специализированные автомобили, оснащенные камерами, и операторов с рюкзаками-трекерами. В базе данных содержится более 280 миллиардов панорамных изображений, охватывающих 110 стран на семи континентах.

Технические возможности и ограничения

Модель Genie 3, представленная в прошлом году, уже позволяет пользователям с подпиской Google AI Ultra создавать виртуальные миры на основе текстовых запросов или изображений. Тем не менее, текущая версия технологии находится на стадии эксперимента.

В отчетах исследователей отмечаются следующие аспекты:

• Визуальное качество симуляций пока сопоставимо с уровнем видеоигр, а не с фотореалистичными изображениями.
• Отсутствие глубокого понимания законов физики: нейросеть пока не всегда корректно обрабатывает взаимодействие объектов, например, прохождение персонажей сквозь препятствия.
• Высокая точность пространственной непрерывности: при вращении камеры на 360 градусов ИИ правильно запоминает и воспроизводит окружение.

Эксперты полагают, что отставание в качестве генерации физических процессов по сравнению с видеогенераторами вроде Veo составляет от 6 до 12 месяцев. Ожидается, что с накоплением данных и развитием методов обучения модели будут совершенствоваться, обучаясь законам физики интуитивно, путем постоянного наблюдения за миром.

Смотрите также:

Итоги конференции Google I/O 2026: доминирование нейросетей и новые смарт-очки http://kupidonchik.org/itogi-konferentsii-google-i-o-2026-dominirovanie-neyrosetey-i-novyie-smart-ochki/.

Интересности на тему: Сезон распродаж в честь Дня поминовения: гид по лучшим технологическим скидкам

Классные советы в статье "Google представила Gemini Omni: мультимодальную нейросеть для генерации и редактирования видео" здесь.

На текущий момент доступ к инструменту открывается для ограниченного числа пользователей Google AI Ultra в США, с последующим расширением географии в ближайшие недели.

* — деятельность компании запрещена на территории РФ