«Универсальный сортировщик Lego» использует AI для распознавания любого кирпича Lego

Ученые всего мира использовали нейронные сети для обучения самостоятельной езды на автомобилях, диагностики заболеваний и поиска экзопланет. Теперь кто-то наконец использует эту технологию, чтобы сделать что-то полезное: сортировку кубиков Lego. На YouTube вы можете узнать, как один человек создал сортировочную машину Lego с использованием искусственного интеллекта, двигателей и, конечно, кирпичиков Lego.

Когда вы смотрите на кучу блоков Lego, ваш мозг знает, как идентифицировать кусочки с любой ориентации или фона, если вы можете видеть весь блок. Даже дети могут заметить разницу между красным блоком 2 × 1, зеленым 4 × 1 и одним из этих маленьких шарнирных предметов. Традиционной компьютерной системе для идентификации блоков потребуется программная информация о том, как блок выглядит со всех сторон. Нейронная сеть работает больше как ваш мозг, чтобы узнать, как выглядят эти части.

Механический элемент сортировочной машины состоит из более 10 000 кирпичей Lego с шестью моторами Lego и девятью сервоприводами. Чтобы отсортировать кирпичи Lego, вы просто складываете их в бункер и запускаете машину. Универсальный сортировщик Lego, как это понятно, использует моторизованный ремень для извлечения деталей из сортировочного бункера. Затем они пересекают вибрирующую платформу, приводимую в движение смещенным двигателем Lego. Это обеспечивает разделение блоков, чтобы камера могла видеть каждый из них по отдельности. Ряд ворот на моторизованном ремне может направлять детали в соответствующий бункер.

Он может идентифицировать и сортировать один кирпич каждые две секунды, но получить его было не просто. Дизайнер Дэниэл Вест говорит, что универсальный сортировщик Lego может распознавать около 3000 различных деталей Lego - весь каталог. Он может даже распознавать блоки, которые никогда не видели в реальной жизни, благодаря 3D-моделям компонентов Lego, доступным на таких сайтах, как Rebrickable. Это то, что Запад использовал в качестве обучающих данных для сверточной нейронной сети, которая работает на соседнем компьютере. Трехмерные модели значительно упростили процесс обучения, поскольку для точной настройки модели Весту потребовалось всего несколько реальных фотографий кубиков Lego.

Уэст провел последние несколько лет, работая над этим проектом, и надеется написать научную статью о нем. Он не взял на себя обязательство выпускать инструкции о том, как собрать механические части машины, но он открыт для бесплатного выпуска программного обеспечения для искусственного интеллекта.