डेल्टा इंटेलिजेंस ने डेल्टा-0 मॉडल जारी किया है, जो पूरे शरीर के हेरफेर के लिए डिज़ाइन किया गया एक मूल मानवइड मॉडल है। यह रिलीज़ 28 सितंबर 2026 को हुई। आधिकारिक तौर पर, मॉडल को मस्तिष्क-सेरिबैलम-बल/मुद्रा स्टैक के रूप में स्थापित किया गया है, जो पूरे शरीर की क्रियाओं के लिए एकल लक्ष्य कमांड में दृष्टि, भाषा और प्रोप्रियोसेप्शन को एकीकृत करता है। यह द्विपदी प्राणियों को अलग-अलग गतिशीलता और हेरफेर मॉड्यूल का उपयोग करने के बजाय एक ही निरंतर चक्र के भीतर चलने, संतुलन बनाए रखने और हेरफेर करने की अनुमति देता है।
LeiPhone द्वारा कवर किए गए प्रदर्शन के दौरान, डेल्टा-0 पर आधारित मानवइड ने लगभग 210 सेकंड में बत्तीस कदम उठाए और नौ घरेलू कार्य पूरे किए। ये कार्य बेडरूम, लिविंग रूम और रसोई के दृश्यों में किए गए थे, जिसमें बिस्तर और गेमिंग कंसोल को ठीक करना, फर्श से एक आलीशान खिलौना उठाना, कपड़े लोड करना, कप को डिशवॉशर में रखना, फ्रिज में खराब फल खोजना, उसे पेडल बिन में फेंकना और सोफे पर बैठना शामिल था।
इसके अलावा, उच्च डिग्री की स्वतंत्रता वाली दूसरी भुजा ने एक विनाइल रिकॉर्ड बजाया और संगीत पर नृत्य किया, जो पकड़, मुद्रा और पूरे शरीर की लयबद्ध गति को जोड़ने वाले सटीक लोकोमो-हेरफेर का परीक्षण था।
वास्तुशिल्प विशेषताएं और प्रशिक्षण
मॉडल की वास्तुकला कार्यों को स्पष्ट रूप से विभाजित करती है: 'मस्तिष्क' मल्टीमॉडल संवेदी डेटा को अंग गति कमांड में परिवर्तित करता है; 'सेरिबैलम' उच्च आवृत्ति पर सहज ज्ञान और संतुलन के लिए जिम्मेदार है; और हाइब्रिड बल/मुद्रा नियंत्रण संपर्क को विनियमित करके स्थिरता बनाए रखता है। प्रशिक्षण प्रक्रिया ऊपरी अंग और क्रॉस-एम्बॉडीमेंट डेटा का उपयोग करती है, साथ ही वास्तविक इंटरैक्शन से फीडबैक, मानवीय सुधार और विफलताओं से उबरने के लिए सुदृढीकरण शिक्षण भी जोड़ा जाता है।
डेल्टा इंटेलिजेंस 'वास्तविक-सिमुलेशन-वास्तविक' मूल्यांकन चक्र का भी वर्णन करती है, जो कौशल स्थानांतरण की जांच के लिए हार्डवेयर पर लौटने से पहले नेविगेशन और पुनरावृत्ति प्रयासों पर तनाव परीक्षण करने के लिए सिमुलेशन में दृश्यों को फिर से बनाने की अनुमति देता है।
डेवलपर्स के लक्ष्य
संस्थापक और सीईओ डॉ. मा शियाओजियान ने ऐसे रोबोट विकसित करने के लक्ष्य को परिभाषित किया जो मानव पैमाने के स्थानों में काम कर सकें और लंबे समय तक चलने वाले कार्यों को हल कर सकें, न कि केवल मानव आकृति की नकल करें। सह-संस्थापक और मुख्य वैज्ञानिक हुआंग सियुआन ने उल्लेख किया कि सामान्य भाषा मॉडल चरणों की योजना बनाने में मदद करते हैं, लेकिन वे स्वयं संपर्क स्थिरीकरण, संतुलन और निरंतर बल प्रदान नहीं करते हैं। डेल्टा-0 को Unitree और AgiBot जैसे प्लेटफार्मों के लिए हस्तांतरणीय के रूप में स्थापित किया गया है, क्योंकि भागीदार दृश्यों के अनुकूलन और सत्यापन पर काम करना जारी रखते हैं।