論文の概要: RoboMemory: A Brain-inspired Multi-memory Agentic Framework for Lifelong Learning in Physical Embodied Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.01415v1
• Date: Sat, 02 Aug 2025 15:39:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 18:25:21.86985
• Title: RoboMemory: A Brain-inspired Multi-memory Agentic Framework for Lifelong Learning in Physical Embodied Systems
• Title（参考訳）: RoboMemory: 身体系における生涯学習のための脳インスパイアされたマルチメモリエージェントフレームワーク
• Authors: Mingcong Lei, Honghao Cai, Zezhou Cui, Liangchen Tan, Junkun Hong, Gehan Hu, Shuangyu Zhu, Yimou Wu, Shaohan Jiang, Ge Wang, Zhen Li, Shuguang Cui, Yiming Zhao, Yatong Han,
• Abstract要約: 本稿では,脳にインスパイアされたマルチメモリ・フレームワークであるRoboMemoryについて紹介する。 継続的学習、マルチモジュールメモリレイテンシ、タスク相関キャプチャ、クローズドループ計画における無限ループ緩和といった現実の環境における課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.498160753774435
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present RoboMemory, a brain-inspired multi-memory framework for lifelong learning in physical embodied systems, addressing critical challenges in real-world environments: continuous learning, multi-module memory latency, task correlation capture, and infinite-loop mitigation in closed-loop planning. Grounded in cognitive neuroscience, it integrates four core modules: the Information Preprocessor (thalamus-like), the Lifelong Embodied Memory System (hippocampus-like), the Closed-Loop Planning Module (prefrontal lobe-like), and the Low-Level Executer (cerebellum-like) to enable long-term planning and cumulative learning. The Lifelong Embodied Memory System, central to the framework, alleviates inference speed issues in complex memory frameworks via parallelized updates/retrieval across Spatial, Temporal, Episodic, and Semantic submodules. It incorporates a dynamic Knowledge Graph (KG) and consistent architectural design to enhance memory consistency and scalability. Evaluations on EmbodiedBench show RoboMemory outperforms the open-source baseline (Qwen2.5-VL-72B-Ins) by 25% in average success rate and surpasses the closed-source State-of-the-Art (SOTA) (Claude3.5-Sonnet) by 5%, establishing new SOTA. Ablation studies validate key components (critic, spatial memory, long-term memory), while real-world deployment confirms its lifelong learning capability with significantly improved success rates across repeated tasks. RoboMemory alleviates high latency challenges with scalability, serving as a foundational reference for integrating multi-modal memory systems in physical robots.
• Abstract（参考訳）: 実世界の環境において,連続学習,マルチモジュールメモリレイテンシ,タスク相関キャプチャ,閉ループ計画における無限ループ緩和といった重要な課題に対処する。 認知神経科学に基礎を置いており、情報前処理装置(視床様)、生涯身体記憶システム(海馬様)、閉ループ計画モジュール(前頭葉様)、低レベル実行モジュール(小脳様)の4つのコアモジュールを統合し、長期計画と累積学習を可能にしている。 Lifelong Embodied Memory Systemは、このフレームワークの中心であり、空間、時間、エピソディック、セマンティックサブモジュールをまたいだ並列化更新/検索を通じて、複雑なメモリフレームワークにおける推論速度の問題を軽減する。 動的知識グラフ(KG)と一貫したアーキテクチャ設計を取り入れ、メモリの一貫性とスケーラビリティを向上させる。 EmbodiedBenchの評価によると、RoboMemoryはオープンソースベースライン(Qwen2.5-VL-72B-Ins)を平均的な成功率で25%上回り、クローズドソースのState-of-the-Art(SOTA)(Claude3.5-Sonnet)を5%上回り、新しいSOTAを確立している。 アブレーション研究は、重要なコンポーネント(批判的、空間的記憶、長期記憶)を検証する一方、現実のデプロイメントは、その生涯学習能力を確認し、繰り返しタスク間の成功率を大幅に改善する。 RoboMemoryはスケーラビリティによる高いレイテンシの課題を軽減し、物理ロボットにマルチモーダルメモリシステムを統合するための基本的なリファレンスとして機能する。

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