RoboBrain 2.0 - Wisdom Spectrum의 오픈 소스 일반 구현형 두뇌 모델

RoboBrain 2.0이란?

로봇에 강력한 인식, 추론 및 계획 기능을 제공하는 오픈 소스 고급 구현형 두뇌 모델인 RoboBrain 2.0은 7B 및 32B 버전으로 제공되며, 시각 인코더와 언어 모델을 통합하는 이기종 아키텍처를 채택하여 고해상도 이미지, 비디오 및 구두 지시와 같은 다중 모드 입력을 지원합니다. 이 모델은 공간 이해, 시간적 모델링 및 복잡한 추론 능력이 뛰어나며 동적인 환경에서도 지속적인 의사 결정 작업을 처리할 수 있습니다. 점진적인 성능 향상을 위한 단계적 훈련 전략을 바탕으로 이 모델은 산업 자동화, 물류 및 창고, 스마트 홈, 의료 재활 및 농업 자동화 시나리오에 적용할 수 있으며, 구현된 인텔리전스가 실험실에서 실제 세계로 이동할 수 있도록 지원합니다.

RoboBrain 2.0의 주요 기능

정확한 공간 위치 파악 및 추론복잡한 명령을 기반으로 정확한 점 위치, 경계 상자 예측 및 공간 관계 추론으로 3D 공간에서 복잡한 작업 작업을 지원합니다.
동적 시간 모델링장기적인 계획, 폐쇄 루프 상호 작용 및 다중 지능 협업을 통해 역동적인 환경에서 지속적인 의사 결정 작업에 대처하고 변화하는 시나리오 요구 사항에 적응할 수 있는 능력입니다.
복잡한 추론 및 해석다단계 추론 및 인과 논리 분석을 지원하고 추론 과정에 대한 자세한 설명을 생성하여 의사 결정의 투명성과 해석 가능성을 높일 수 있습니다.
멀티모달 입력 지원강력한 멀티 모달 융합 기능으로 고해상도 이미지, 멀티뷰 입력, 비디오 프레임, 구두 명령, 장면 그래프 등 다양한 입력 형식을 처리합니다.
실시간 장면 조정새로운 시나리오에 빠르게 적응하고, 환경 정보를 실시간으로 업데이트하며, 동적 작업의 효율적인 실행을 지원하고, 다양한 시나리오에서 로봇의 유연한 작동을 보장합니다.

RoboBrain 2.0 공식 웹사이트 주소

프로젝트 웹사이트:: https://superrobobrain.github.io/
GitHub 리포지토리:: https://github.com/FlagOpen/RoboBrain2.0
허깅페이스 모델 라이브러리:: https://huggingface.co/collections/BAAI/robobrain20-6841eeb1df55c207a4ea0036
arXiv 기술 논문:: https://arxiv.org/pdf/2507.02029

RoboBrain 2.0 사용 방법

공식 웹사이트 방문하기기능, 아키텍처 및 기술적 세부 사항은 RoboBrain 2.0 프로젝트 웹사이트를 참조하세요.
코드 및 모델 가져오기
- GitHub 리포지토리에서 코드 복제하기::

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

- 다음 GitHub 리포지토리에서 모델 가중치 파일을 다운로드하세요. releases 페이지 또는 포옹하는 얼굴 모델 라이브러리를 통해 확인할 수 있습니다.
종속성 설치프로젝트 문서에 따라 필요한 종속성을 설치합니다.

pip install -r requirements.txt

구성 환경하드웨어 환경(예: GPU)이 모델을 실행하기 위한 요구 사항을 충족하는지 확인합니다. 환경 변수를 구성합니다(예: 모델 가중치 경로 설정 등).
샘플 코드 실행프로젝트 리포지토리에서 모델을 로드하고 추론을 수행하는 방법을 보여주는 샘플 코드를 사용할 수 있습니다.

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)

사용자 지정 작업입력 데이터 형식과 작업 지침을 애플리케이션 시나리오에 맞게 조정합니다. 필요한 경우 특정 작업 요구 사항에 맞게 모델을 미세 조정합니다.
테스트 및 최적화실제 환경에서 모델의 성능을 테스트하고 다양한 시나리오에서 성능을 관찰합니다. 테스트 결과에 따라 모델 매개변수를 최적화하거나 입력 데이터를 조정할 수 있습니다.
로봇에 배포모델을 실제 로봇 시스템에 배포하여 센서 데이터의 실시간 수신과 제어 명령의 출력을 보장합니다. 시스템 통합 테스트를 수행하여 모델과 로봇 하드웨어 및 소프트웨어의 호환성을 확인합니다.

RoboBrain 2.0의 핵심 이점

강력한 멀티모달 융합 기능고해상도 이미지, 멀티뷰 입력, 비디오 프레임, 구두 명령, 장면 그래프 등 다양한 방식으로 데이터를 처리하여 복잡한 작업 지시를 이해하고 실행할 수 있도록 지원합니다.
뛰어난 공간 및 시간 모델링 기술이 모델은 3차원 공간에서 복잡한 작업을 처리할 수 있는 정확한 공간 위치 파악 및 관계 추론 기능을 갖추고 있습니다. 동시에 동적인 환경에서 지속적인 의사 결정 작업을 위한 장기적인 계획과 동적 상호 작용을 지원합니다.
복잡한 추론과 투명성다단계 추론 및 인과 논리 분석을 지원하고, 추론 과정에 대한 상세한 설명을 생성하여 의사 결정의 투명성과 해석 가능성을 높일 수 있습니다.
효과적인 교육 및 평가를 위한 프레임워크로보브레인 2.0은 플래그스케일 분산 학습 프레임워크와 플래그이밸MM 평가 프레임워크를 기반으로 대규모 학습과 멀티모달 모델 평가를 효율적으로 수행하여 모델 성능을 지속적으로 개선할 수 있습니다.
새로운 시나리오에 빠르게 적응이 모델은 환경 정보를 실시간으로 업데이트하고 새로운 시나리오에 빠르게 적응하며 동적 작업의 효율적인 실행을 지원할 수 있습니다.
오픈 소스 및 커뮤니티 지원개발자가 학습, 개발 및 사용자 지정할 수 있도록 풍부한 문서, 샘플 코드 및 커뮤니티 지원이 제공됩니다.

RoboBrain 2.0은 누구를 위한 서비스인가요?

로보틱스 엔지니어 및 연구원로봇의 인식, 추론 및 계획 능력을 향상시키고 더 스마트한 로봇 시스템을 개발하기 위해 로봇 연구 및 개발에 종사하는 전문가.
인공 지능 개발자멀티모달 AI 분야에서 연구 및 개발을 원하는 엔지니어를 위한 복잡한 작업의 실현을 지원하는 강력한 도구 및 프레임워크입니다.
산업 자동화 전문가산업 생산에서 고정밀 작업과 복잡한 작업 실행이 필요한 산업 시나리오에서 생산 프로세스를 최적화하고 생산 효율과 품질을 개선합니다.
물류 및 창고 관리자로봇을 제어하여 화물 취급, 분류 및 재고 관리 작업을 완료함으로써 물류 효율성을 개선하고 인건비를 절감합니다.
스마트 홈 및 서비스 제공업체스마트홈의 핵심 두뇌로서 자연어 명령을 이해하고 로봇을 제어하여 집안일을 완료하는 동시에 홈 보안 모니터링을 지원합니다.