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在AI大潮之下，很多事情都应用上了AI，包括无人自动驾驶、诊断疾病和寻找系外行星等等。前不久更有科学家以AI帮助学者破译古希腊文字。不过这些听上去距离我们都有点远，有点好高大上的感觉。而前不久在国外，终于有人以AI做了件比较接地气，或者说有趣的事情，那就是利用AI来分类乐高积木。
当我们看到一堆积木时，只要能够看到一个完整的积木块，我们的大脑就会知道以后应该怎样从各个不同的角度或者不同的背景下识别出这些积木块，甚至连一两岁的小孩子在通过几次尝试后都会知道例如2×1红色积木块、4×1绿色积木块和那些小链子积木之间的差异。
这个由大神Daniel West所设计的乐高分拣机原理就是如此。通过使用在Rebrickable等积木网站上的海量Lego积木3D模型，他可以对这个分拣机的AI神经网络进行数据训练。有了这些3D模型，只需要加上几张积木的实物图片就可以完成整个训练。
那么大家猜猜这个乐高分拣机的部件是由甚么组成的呢? 当然也是由它分拣的对象 – 乐高所组成啦！整个分拣机由1万多块乐高积木、6个乐高引擎以及9个伺服电机所组成。
满载积木的输送带
要分拣乐高积木的话，只需要把这些积木倒进漏斗中，分拣机通过一条输送带把积木从分拣箱中拖出来，并送进一个由乐高马达驱动振动平台上，以振动来防上积木堆在一起。
乐高马达驱动的振动平台
接下来摄影机会实时拍下这些积木的影像并传送到分拣机上的一个树莓派计算机上进行处理。处理过后的影像会发送到附近一部装有AI分拣程序的计算机上让其进行分析。在得到结果后反馈后，输送带上的不同小闸门会把积木引导到所属的箱子中。
分拣机上的树莓派计算机
其实Daniel West在几年前已经开始着手这个项目，并且希望在未来可以为此撰写一篇学术论文。目前他没有打算公布建造这个分拣机的方法，但是他愿意把所用的AI程序免费分享出去。
可能会有人觉得把AI应用到这些看似没甚么用的方面是浪费时间，但说不定这可以启发出科学家的某些想法呢?
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