뇌-영감 제어 시스템을 활용한 빠른 반사 로봇 제어: 유연하고 빠른 반응을 위한 임베디드 인텔리전스

A Brain-inspired Embodied Intelligence for Fluid and Fast Reflexive Robotics Control

최근 임베디드 인텔리전스 분야의 발전은 방대한 데이터와 모델 파라미터를 활용하여 자연어 명령 수행 및 다중 작업 제어를 가능하게 했습니다. 반면, 생물학적 시스템은 제한된 경험으로부터 빠르게 기술을 습득하는 능력을 가지고 있습니다. 그러나 현재의 로봇 제어 시스템은 생체 운동에 내재된 동적 안정성, 반사적 반응성 및 시간적 기억을 모방하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 본 연구에서는 신경형 시각-언어-행동(NeuroVLA) 프레임워크를 제시합니다. 이는 뇌 피질, 소뇌 및 척수 간의 생체 신경 시스템의 구조적 조직을 모방합니다. NeuroVLA는 시스템 수준의 생체 영감 디자인을 채택합니다. 고수준 모델은 목표를 계획하고, 적응형 소뇌 모듈은 고주파 센서 피드백을 사용하여 동작을 안정화하며, 생체 영감 척수 계층은 매우 빠른 행동 생성 기능을 수행합니다. NeuroVLA는 실제 로봇에 적용된 최초의 신경형 VLA 시스템으로, 최첨단 성능을 달성했습니다. 추가 데이터나 특별한 지침 없이 생체 운동 특성이 나타나는 것을 관찰했습니다. 이는 로봇 팔의 흔들림을 멈추고, 상당한 에너지를 절약하며(신경형 프로세서에서 0.4W), 시간적 기억 능력을 보여주고, 20밀리초 미만의 짧은 시간 내에 안전 반사 기능을 활성화합니다.

Recent advances in embodied intelligence have leveraged massive scaling of data and model parameters to master natural-language command following and multi-task control. In contrast, biological systems demonstrate an innate ability to acquire skills rapidly from sparse experience. Crucially, current robotic policies struggle to replicate the dynamic stability, reflexive responsiveness, and temporal memory inherent in biological motion. Here we present Neuromorphic Vision-Language-Action (NeuroVLA), a framework that mimics the structural organization of the bio-nervous system between the cortex, cerebellum, and spinal cord. We adopt a system-level bio-inspired design: a high-level model plans goals, an adaptive cerebellum module stabilizes motion using high-frequency sensors feedback, and a bio-inspired spinal layer executes lightning-fast actions generation. NeuroVLA represents the first deployment of a neuromorphic VLA on physical robotics, achieving state-of-the-art performance. We observe the emergence of biological motor characteristics without additional data or special guidance: it stops the shaking in robotic arms, saves significant energy(only 0.4w on Neuromorphic Processor), shows temporal memory ability and triggers safety reflexes in less than 20 milliseconds.