RoboBrain 2.0 - Le modèle générique de cerveau incarné en libre accès de Wisdom Spectrum

Qu'est-ce que RoboBrain 2.0 ?

RoboBrain 2.0 est un modèle de cerveau incarné avancé à code source ouvert qui fournit aux robots de puissantes capacités de perception, de raisonnement et de planification. RoboBrain 2.0, disponible dans les versions 7B et 32B, adopte une architecture hétérogène qui intègre un encodeur visuel et un modèle de langage pour prendre en charge les entrées multimodales, telles que les images à haute résolution, les vidéos et les commandes linguistiques. Le modèle possède d'excellentes capacités de compréhension spatiale, de modélisation temporelle et de raisonnement complexe, et est capable de gérer des tâches de prise de décision en continu dans des environnements dynamiques. Basé sur une stratégie de formation progressive pour améliorer graduellement les performances, le modèle est applicable à l'automatisation industrielle, à la logistique et à l'entreposage, à la maison intelligente, à la rééducation médicale et aux scénarios d'automatisation agricole, aidant ainsi l'intelligence incarnée à passer du laboratoire au monde réel.

Caractéristiques principales de RoboBrain 2.0

• Localisation spatiale précise et raisonnementLe positionnement précis des points, la prédiction de la boîte englobante et le raisonnement sur les relations spatiales basés sur des commandes complexes pour soutenir les opérations de tâches complexes dans l'espace tridimensionnel.
• Modélisation dynamique du tempsLa capacité à faire face à des tâches décisionnelles continues dans des environnements dynamiques et à s'adapter à des exigences de scénario changeantes, avec une planification à long terme, une interaction en boucle fermée et une collaboration multi-intelligence.
• Raisonnement et interprétation complexesL'analyse de la logique causale : elle prend en charge le raisonnement en plusieurs étapes et l'analyse de la logique causale, et peut générer des explications détaillées du processus de raisonnement, améliorant ainsi la transparence et l'interprétabilité de la prise de décision.
• Aide à la saisie multimodaleLe système de gestion de l'information : il gère de multiples formes d'entrée telles que les images haute résolution, les entrées multi-vues, les images vidéo, les commandes verbales et les graphes de scène, avec de puissantes capacités de fusion multimodale.
• Adaptation de la scène en temps réelLes robots sont des objets qui s'adaptent rapidement à de nouveaux scénarios, qui mettent à jour les informations environnementales en temps réel, qui contribuent à l'exécution efficace de tâches dynamiques et qui garantissent un fonctionnement souple du robot dans différents scénarios.

Adresse du site officiel de RoboBrain 2.0

• Site web du projet: : https://superrobobrain.github.io/
• Dépôt GitHub: : https://github.com/FlagOpen/RoboBrain2.0
• Bibliothèque de modèles HuggingFace: : https://huggingface.co/collections/BAAI/robobrain20-6841eeb1df55c207a4ea0036
• Document technique arXiv: : https://arxiv.org/pdf/2507.02029

Comment utiliser RoboBrain 2.0

• Visiter le site officielRoboBrain 2.0 : Visitez le site web du projet RoboBrain 2.0 pour connaître les caractéristiques, l'architecture et les détails techniques.
• Obtenir le code et le modèle
  • Cloner du code à partir de dépôts GitHub: :

git clone https://github.com/FlagOpen/RoboBrain2.0.git
cd RoboBrain2.0

• • Téléchargez le fichier des poids du modèle depuis le dépôt GitHub à l'adresse suivante releases ou par l'intermédiaire de la bibliothèque de modèles Hugging Face.
• Installation des dépendancesInstaller les dépendances nécessaires conformément à la documentation du projet.

pip install -r requirements.txt

• Environnement de configurationLes étapes suivantes sont les suivantes : s'assurer que l'environnement matériel (par exemple, le GPU) répond aux exigences d'exécution du modèle ; configurer les variables d'environnement, par exemple, définir les chemins de poids du modèle, etc. Configurer les variables d'environnement, par exemple définir les chemins de poids du modèle, etc.
• Exécuter l'exemple de codeLe code d'exemple est disponible dans le référentiel du projet pour montrer comment charger les modèles et effectuer l'inférence.

from robobrain import RoboBrainModel

# 加载模型
model = RoboBrainModel(model_path="path/to/model_weights")

# 输入示例
input_data = {
    "image": "path/to/image.jpg",
    "instruction": "Navigate to the red object and pick it up."
}

# 运行推理
output = model.infer(input_data)
print(output)

• Tâches personnaliséesLes données d'entrée : Adapter le format des données d'entrée et les instructions de la tâche au scénario de l'application. Si nécessaire, affiner le modèle pour l'adapter aux exigences spécifiques de la tâche.
• Essais et optimisationTest de performance : tester la performance du modèle dans un environnement réel et observer la performance dans différents scénarios. Optimiser les paramètres du modèle ou ajuster les données d'entrée sur la base des résultats des tests.
• Déploiement sur les robotsDéployer le modèle dans un système robotique réel pour assurer la réception en temps réel des données des capteurs et la sortie des commandes de contrôle. Effectuer des essais d'intégration du système pour garantir la compatibilité du modèle avec le matériel et le logiciel du robot.

Principaux avantages de RoboBrain 2.0

• De puissantes capacités de fusion multimodaleLes tâches de l'opérateur sont les suivantes : traiter des données dans des modalités multiples telles que des images haute résolution, des entrées multi-vues, des images vidéo, des commandes verbales et des graphes de scène afin de faciliter la compréhension et l'exécution d'instructions de tâches complexes.
• Excellentes compétences en matière de modélisation spatiale et temporelleLe modèle est équipé d'une localisation spatiale précise et de capacités de raisonnement relationnel pour gérer des tâches complexes dans un espace tridimensionnel. En même temps, il prend en charge la planification à long terme et l'interaction dynamique pour des tâches de prise de décision continue dans des environnements dynamiques.
• Raisonnement complexe et transparenceIl peut générer des explications détaillées sur le processus de raisonnement afin d'améliorer la transparence et l'interprétabilité de la prise de décision.
• Cadre pour une formation et une évaluation efficacesBasé sur le cadre d'entraînement distribué FlagScale et le cadre d'évaluation FlagEvalMM, RoboBrain 2.0 est capable d'effectuer efficacement un entraînement à grande échelle et une évaluation multimodale du modèle afin de garantir l'amélioration continue des performances du modèle.
• Adaptation rapide aux nouveaux scénariosLe modèle peut mettre à jour les informations environnementales en temps réel, s'adapter rapidement à de nouveaux scénarios et soutenir l'exécution efficace de tâches dynamiques.
• Source ouverte et soutien de la communautéLes développeurs peuvent apprendre, développer et personnaliser leurs produits grâce à une riche documentation, des exemples de code et l'aide de la communauté.

A qui s'adresse RoboBrain 2.0 ?

• Ingénieurs et chercheurs en robotiqueProfessionnels engagés dans la recherche et le développement en robotique afin d'améliorer les capacités de perception, de raisonnement et de planification des robots et de développer des systèmes robotiques plus intelligents.
• Développeurs en intelligence artificielleLe site de l'IA multimodale : des outils et des cadres puissants pour soutenir la réalisation de tâches complexes pour les ingénieurs qui souhaitent faire de la recherche et du développement dans le domaine de l'IA multimodale.
• Spécialistes de l'automatisation industrielleDans la production industrielle, pour optimiser les processus de production, améliorer l'efficacité et la qualité de la production, pour des scénarios industriels qui nécessitent des opérations de haute précision et l'exécution de tâches complexes.
• Gestionnaires de logistique et d'entrepôtLes robots : Améliorer l'efficacité de la logistique et réduire les coûts de main-d'œuvre en confiant à des robots des tâches de manutention, de tri et de gestion de l'inventaire.
• Maison intelligente et fournisseurs de servicesLa maison intelligente : cerveau central de la maison intelligente, elle comprend les commandes en langage naturel et contrôle les robots pour qu'ils accomplissent les tâches ménagères, tout en prenant en charge la surveillance de la sécurité à domicile.