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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.01415v4
• Date: Tue, 07 Oct 2025 02:36:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-08 15:38:21.076131
• Title: RoboMemory: A Brain-inspired Multi-memory Agentic Framework for Interactive Environmental Learning in Physical Embodied Systems
• Title（参考訳）: RoboMemory: 物理的身体システムにおける対話型環境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
• Abstract要約: エージェントは、部分的可観測性、空間的推論の制限、高速なマルチメモリ統合など、現実世界の環境において永続的な課題に直面している。 本稿では, 空間, 時間, エピソディック, セマンティックメモリを並列化して, 効率的な長期計画と対話型環境学習を実現する, 脳にインスパイアされたフレームワークであるRoboMemoryを紹介する。 EmbodiedBenchの実験によると、Qwen2.5-VL-72B-Ins上に構築されたRoboMemoryはベースラインを25%上回り、クローズドソース(SOTA)のGemini-1.5を超えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.89907261427986
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Embodied agents face persistent challenges in real-world environments, including partial observability, limited spatial reasoning, and high-latency multi-memory integration. We present RoboMemory, a brain-inspired framework that unifies Spatial, Temporal, Episodic, and Semantic memory under a parallelized architecture for efficient long-horizon planning and interactive environmental learning. A dynamic spatial knowledge graph (KG) ensures scalable and consistent memory updates, while a closed-loop planner with a critic module supports adaptive decision-making in dynamic settings. Experiments on EmbodiedBench show that RoboMemory, built on Qwen2.5-VL-72B-Ins, improves average success rates by 25% over its baseline and exceeds the closed-source state-of-the-art (SOTA) Gemini-1.5-Pro by 3%. Real-world trials further confirm its capacity for cumulative learning, with performance improving across repeated tasks. These results highlight RoboMemory as a scalable foundation for memory-augmented embodied intelligence, bridging the gap between cognitive neuroscience and robotic autonomy.
• Abstract（参考訳）: エージェントは、部分的可観測性、空間的推論の制限、高速なマルチメモリ統合など、現実世界の環境において永続的な課題に直面している。 本稿では, 空間, 時間, エピソディック, セマンティックメモリを並列化されたアーキテクチャで統合し, 効率的な長期計画と対話型環境学習を実現する, 脳にインスパイアされたフレームワークであるRoboMemoryを紹介する。 動的空間知識グラフ(KG)は、スケーラブルで一貫したメモリ更新を保証する一方、批判モジュールを備えたクローズドループプランナは、動的設定における適応的な意思決定をサポートする。 EmbodiedBenchの実験によると、Qwen2.5-VL-72B-Ins上に構築されたRoboMemoryは、ベースラインよりも平均的な成功率を25%向上し、最先端(SOTA)のGemini-1.5-Proを3%上回っている。 実世界のトライアルでは、累積学習の能力がさらに確認され、繰り返し行われるタスクのパフォーマンスが向上する。 これらの結果は、認知神経科学とロボット自律性のギャップを埋める、メモリ拡張型インテリジェンスのためのスケーラブルな基盤として、RoboMemoryを強調している。

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