रोबोमेमोरी भौतिक प्रणालियों में आजीवन सीखने के लिए एक मस्तिष्क-प्रेरित बहु-स्मृति ढाँचा है। यह वास्तविक दुनिया के वातावरण में निरंतर सीखने, बहु-मॉड्यूल स्मृति विलंबता, कार्य सहसंबंधों को पकड़ने और बंद-लूप योजना में अनंत लूपों को कम करने जैसी महत्वपूर्ण चुनौतियों का समाधान करता है। संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान पर आधारित, यह चार मुख्य मॉड्यूल को एकीकृत करता है: एक सूचना प्रीप्रोसेसर (थैलेमस जैसा), एक आजीवन सन्निहित स्मृति प्रणाली (हिप्पोकैम्पस जैसा), एक बंद-लूप योजना मॉड्यूल (प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स जैसा), और एक निम्न-स्तरीय निष्पादक (सेरिबैलम जैसा), जो दीर्घकालिक योजना और संचयी सीखने को सक्षम बनाता है। ढाँचे के केंद्र में स्थित आजीवन सन्निहित स्मृति प्रणाली, स्थानिक, लौकिक, प्रासंगिक और अर्थ संबंधी उप-मॉड्यूल में अद्यतनों और पुनर्प्राप्ति को समानांतर करके जटिल स्मृति ढाँचों की अनुमान गति संबंधी समस्याओं को कम करती है। यह स्मृति की स्थिरता और मापनीयता को बढ़ाने के लिए एक गतिशील ज्ञान ग्राफ (KG) और एक सुसंगत वास्तुशिल्प डिज़ाइन को एकीकृत करता है। एम्बोडीडबेंच पर मूल्यांकन परिणाम दर्शाते हैं कि रोबोमेमोरी एक नया अत्याधुनिक (SOTA) बेंचमार्क हासिल करता है, जो ओपन-सोर्स बेंचमार्क (Qwen2.5-VL-72B-Ins) से औसतन 25% और क्लोज्ड-सोर्स अत्याधुनिक (SOTA) बेंचमार्क (Claude3.5-Sonnet) से 5% बेहतर प्रदर्शन करता है। उन्मूलन अध्ययन मुख्य घटकों (आलोचना, स्थानिक स्मृति और दीर्घकालिक स्मृति) को प्रमाणित करते हैं, और वास्तविक दुनिया में इसके परिनियोजन दोहराए गए कार्यों की सफलता दर में उल्लेखनीय सुधार प्रदर्शित करते हैं, जो इसकी आजीवन सीखने की क्षमताओं की पुष्टि करता है। रोबोमेमोरी मापनीयता के माध्यम से उच्च विलंबता की समस्याओं को कम करता है और भौतिक रोबोटों में बहु-मोड मेमोरी सिस्टम को एकीकृत करने के लिए आधार रेखा के रूप में कार्य करता है।
