Communication Dans Un Congrès Année : 2025

Foundational Models for Robotics need to be made Bio-Inspired

Les modèles de foundation pour la robotique ont besoin d'être bio-inspirés

Résumé

Foundation Models for Robotics (FMRs) promise to bring large-scale, generalist intelligence to embodied systems, yet they remain limited in their ability to integrate perception, action, and reasoning in physically grounded environments. In this paper, we argue that advancing FMRs requires drawing inspiration from biological systems-specifically human cognition, development, and sensorimotor learning. We outline five key bio-inspired principles for future FMRs: (1) memory architectures incorporating semantic, episodic, and procedural structures; (2) grounded structured reasoning, as exemplified by embodied chain-of-thought (E-CoT) processes; (3) integration of multimodal sensorimotor feedback, including touch and proprioception; (4) self-motivated learning through simulated play and intrinsic exploration; and (5) neural efficiency through sparse expert activation, functional specialization, and modular reasoning. These elements enable generalization, compositionality, and robustness-traits long demonstrated by humans but underrepresented in current robotic models. While this work does not address reliability and safety in depth, we identify them as essential future directions for developing trustworthy, human-aligned FMRs.

Les Modèles Fondamentaux pour la Robotique (FMR) promettent d'apporter une intelligence généraliste à grande échelle aux systèmes incarnés. Cependant, leur capacité à intégrer la perception, l'action et le raisonnement dans des environnements physiquement ancrés reste limitée. Dans cet article, nous soutenons que le développement des FMR nécessite de s'inspirer des systèmes biologiques, notamment de la cognition, du développement et de l'apprentissage sensorimoteur humains. Nous présentons cinq principes clés bio-inspirés pour les futurs FMR : (1) des architectures mémorielles intégrant des structures sémantiques, épisodiques et procédurales ; (2) un raisonnement structuré ancré, illustré par les processus de chaîne de pensée incarnée (E-CoT) ; (3) l'intégration d'un retour sensorimoteur multimodal, incluant le toucher et la proprioception ; (4) l'apprentissage auto-motivé par le jeu simulé et l'exploration intrinsèque ; et (5) l'efficacité neuronale grâce à l'activation experte éparse, la spécialisation fonctionnelle et le raisonnement modulaire. Ces éléments permettent la généralisation, la compositionnalité et la robustesse, des caractéristiques démontrées depuis longtemps par les humains, mais sous-représentées dans les modèles robotiques actuels. Bien que ce travail n’aborde pas en profondeur la fiabilité et la sécurité, nous les identifions comme des orientations futures essentielles pour le développement de FMR fiables et alignés sur l’humain.

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Dates et versions

hal-05086677 , version 1 (27-05-2025)

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Identifiants

  • HAL Id : hal-05086677 , version 1

Citer

Liming Chen, Sao Mai Nguyen. Foundational Models for Robotics need to be made Bio-Inspired. 2025 IEEE International Conference on Advanced Robotics and its Social Impacts (ARSO), Jul 2025, Osaka, Japan. ⟨hal-05086677⟩
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