RoboBrain 2.0 - ウィズダムスペクトラムのオープンソース汎用具現化脳モデル

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ロボブレイン2.0とは

RoboBrain2.0は、ロボットに強力な知覚、推論、計画能力を提供するオープンソースの先進的な具現化脳モデルである。バージョン7Bと32Bで利用可能なRoboBrain2.0は、高解像度画像、ビデオ、言語コマンドなどのマルチモーダル入力をサポートするために、視覚エンコーダと言語モデルを統合したヘテロジニアスアーキテクチャを採用している。このモデルは、優れた空間理解能力、時間モデリング能力、複雑な推論能力を有し、動的環境における連続的な意思決定タスクを処理することができる。パフォーマンスを徐々に向上させる段階的なトレーニング戦略に基づき、このモデルは、産業オートメーション、物流・倉庫、スマートホーム、医療リハビリテーション、農業オートメーションのシナリオに適用可能であり、具現化された知能が研究室から実世界に移行するのを支援する。

ロボブレイン2.0の主な特徴

正確な空間定位と推論3次元空間における複雑なタスク操作をサポートするための、複雑なコマンドに基づく正確な点の位置決め、バウンディングボックス予測、空間関係推論。
動的時間モデリングダイナミックな環境における継続的な意思決定タスクに対処し、長期的なプランニング、クローズドループインタラクション、マルチインテリジェンス・コラボレーションによって、変化するシナリオ要件に適応する能力。
複雑な推論と解釈多段階推論と因果論理分析をサポートし、推論プロセスの詳細な説明を生成して、意思決定の透明性と解釈可能性を高めます。
マルチモーダル入力サポート高解像度画像、マルチビュー入力、ビデオフレーム、口頭コマンド、シーングラフなどの複数の入力形式を扱い、強力なマルチモーダル融合機能を備えています。
リアルタイムのシーン適応新しいシナリオへの迅速な適応、リアルタイムでの環境情報の更新、ダイナミックなタスクの効率的な実行をサポートし、さまざまなシナリオでのロボットの柔軟な動作を保証します。

ロボブレイン2.0公式サイトアドレス

プロジェクトのウェブサイト:: https://superrobobrain.github.io/
GitHubリポジトリ:: https://github.com/FlagOpen/RoboBrain2.0
HuggingFaceモデルライブラリ:: https://huggingface.co/collections/BAAI/robobrain20-6841eeb1df55c207a4ea0036
arXivテクニカルペーパー:: https://arxiv.org/pdf/2507.02029

ロボブレイン2.0の使い方

公式ウェブサイトを見るロボブレイン2.0プロジェクトのウェブサイトをご覧ください。
コードとモデルの取得
- GitHubリポジトリからコードをクローンする::

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

- 以下のGitHubリポジトリからモデルの重みファイルをダウンロードする。 releases ページ、またはハギング・フェイス・モデル・ライブラリーから。
依存関係のインストールプロジェクトのドキュメントに従って、必要な依存関係をインストールします。

pip install -r requirements.txt

設定環境ハードウェア環境（GPUなど）がモデルの実行要件を満たしていることを確認します。モデルのウェイトパスを設定するなど、環境変数を設定する。
サンプルコードを実行するモデルのロードと推論の実行方法を示すサンプルコードがプロジェクト・リポジトリに用意されています。

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)

カスタムタスク入力データフォーマットとタスク指示をアプリケーションシナリオに合わせる。必要であれば、特定のタスク要件に適応するようにモデルを微調整する。
テストと最適化実際の環境でモデルの性能をテストし、さまざまなシナリオにおける性能を観察する。テスト結果に基づいてモデルのパラメーターを最適化したり、入力データを調整する。
ロボットへの配備モデルを実際のロボットシステムに導入し、センサーデータのリアルタイム受信と制御コマンドの出力を確認する。システム統合テストを実施し、ロボットハードウェアおよびソフトウェアとモデルの互換性を確認する。

ロボブレイン2.0の主な利点

強力なマルチモーダル融合機能高解像度画像、マルチビュー入力、ビデオフレーム、口頭命令、シーングラフなど、複数のモダリティのデータを処理し、複雑なタスク命令の理解と実行をサポートする。
優れた空間的・時間的モデリングスキルこのモデルは、3次元空間における複雑なタスクを処理するために、正確な空間定位と関係推論機能を備えている。同時に、動的な環境における継続的な意思決定タスクのための長期的なプランニングと動的なインタラクションをサポートする。
複雑な推論と透明性多段階推論と因果論理分析をサポートし、推論プロセスの詳細な説明を生成して、意思決定の透明性と解釈可能性を高めます。
効果的なトレーニングと評価の枠組みFlagScale分散学習フレームワークとFlagEvalMM評価フレームワークに基づいて、RoboBrain 2.0は大規模な学習とマルチモーダルなモデル評価を効率的に行うことができ、モデルの性能を継続的に向上させることができます。
新しいシナリオへの迅速な適応このモデルはリアルタイムで環境情報を更新し、新しいシナリオに素早く適応し、ダイナミックなタスクの効率的な実行をサポートする。
オープンソースとコミュニティ・サポート開発者が学び、開発し、カスタマイズするために、豊富なドキュメント、サンプルコード、コミュニティサポートが提供されています。

ロボブレイン2.0は誰のためのものですか？

ロボット工学のエンジニアと研究者ロボットの知覚、推論、計画能力を強化し、よりスマートなロボットシステムを開発するためのロボット工学の研究開発に従事する専門家。
人工知能開発者マルチモーダルAI分野の研究開発を目指すエンジニアのための、複雑なタスクの実現をサポートする強力なツールとフレームワーク。
産業オートメーションのスペシャリスト工業生産では、高精度の操作や複雑なタスクの実行を必要とする産業シナリオのために、生産プロセスを最適化し、生産効率と品質を向上させます。
物流・倉庫マネージャーロボットを制御して荷役、仕分け、在庫管理を行うことで、物流効率を向上させ、人件費を削減します。
スマートホームとサービスプロバイダースマートホームの中核となる頭脳として、自然言語のコマンドを理解し、ロボットを制御して家事をこなし、ホームセキュリティの監視をサポートする。