RoboBrain 2.0 - Zhipuオープンソース身体化脳モデル

RoboBrain 2.0とは何ですか？

RoboBrain 2.0は、知覚、推論、計画を統合し、複雑なタスクの実行をサポートする強力なオープンソースの身体化脳モデルです。RoboBrain 2.0には、7B（軽量版）と32B（フルスケール版）の2つのバージョンがあります。異種アーキテクチャに基づき、ビジュアルエンコーダと言語モデルを統合し、複数の画像、長尺動画、高解像度の視覚入力に加え、複雑なタスク指示やシーングラフにも対応しています。空間理解、時間モデリング、長連鎖推論に優れたこのモデルは、ロボット操作、ナビゲーション、マルチエージェント協調などのタスクに適しており、身体化知能を研究室から現実世界へと展開するのに役立ちます。

RoboBrain 2.0の主な特徴

• 空間認識複雑な指示に基づいて、高精度な点位置特定、境界ボックス予測、空間関係推論を実行し、3次元空間における複雑なタスクをサポートします。
• 時間モデリング動的な環境下で継続的な意思決定タスクを処理するために、長期計画、閉ループ相互作用、およびマルチエージェント協調機能を備えている。
• 複雑な推論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することで、意思決定の透明性を向上させる。
• マルチモーダル入力処理高解像度画像、マルチビュー入力、ビデオフレーム、言語コマンド、シーングラフなど、さまざまな入力フォーマットをサポートしています。
• リアルタイムシーン適応新しいシナリオに迅速に適応し、環境情報をリアルタイムで更新し、動的なタスク実行をサポートできます。

RoboBrain 2.0の技術原理

• 言語モデル自然言語による指示とシーングラフを統合されたマルチモーダルタグシーケンスにエンコードすることで、複雑なタスク指示の理解を支援します。
• マルチモーダル融合視覚情報と言語情報を統合し、デコーダーを通して長連鎖推論を実行し、構造化された計画と空間関係を出力する。
• 段階的訓練基本的な時空間学習、具現化された時空間強化、および具現化されたコンテキストにおける推論連鎖トレーニングを含む3段階のトレーニング戦略に基づいて、モデルのパフォーマンスは徐々に向上します。
• 分散型トレーニングと評価大規模なトレーニングとマルチモーダルモデルの評価をサポートするために、FlagScale分散トレーニングフレームワークとFlagEvalMM評価フレームワークを使用しています。

RoboBrain 2.0プロジェクトのアドレス

• プロジェクト公式サイト：https://superrobobrain.github.io/
• GitHubリポジトリ：https://github.com/FlagOpen/RoboBrain2.0
• ハギングフェイスモデルライブラリ：https://huggingface.co/collections/BAAI/robobrain20-6841eeb1df55c207a4ea0036
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2507.02029

RoboBrain 2.0の応用シナリオ

• 産業オートメーションRoboBrain 2.0は、部品のピッキングや組み立て、溶接、塗装など、産業生産ラインにおける複雑な作業に使用されます。高精度な空間認識能力と高度な推論能力により、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。
• 物流と倉庫管理物流倉庫では、ロボットが制御されて貨物の取り扱い、仕分け、在庫管理などの作業を行い、マルチエージェントの協働をサポートし、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スマートホームの中核となるこのシステムは、自然言語によるコマンドを理解し、ロボットを制御して部屋の掃除や片付けといった家事をこなします。また、ホームセキュリティの監視をサポートし、異常事態をリアルタイムで検知して警報を発します。
• 医療リハビリテーションリハビリテーション療法において、リハビリテーションロボットを制御することで、患者のリハビリテーションの進捗状況に基づいた個別化されたトレーニングプログラムを提供し、患者の身体機能の回復を早めることができる。
• 農業の自動化農業分野では、作物の生育状況の監視、病害虫の特定、収穫ロボットの制御による精密な収穫は、農業生産の効率と品質を向上させる。