- El usuario de YouTube Daniel West subió un video que muestra lo que aparentemente es la primera máquina clasificadora universal de ladrillos LEGO del mundo.
- La máquina, que está construida con piezas de LEGO, puede clasificar todas y cada una de las piezas de LEGO que quepan en su interior.
- Utiliza inteligencia artificial para clasificar los ladrillos. West explicó cómo lo hizo en un segundo video de YouTube.
La próxima vez que limpie su colección LEGO, deseará tener esta máquina en casa para hacer el trabajo sucio. Construido casi en su totalidad con piezas de LEGO (más una Raspberry Pi y algunos motores), esta cosa es capaz de clasificar prácticamente cualquier pieza de LEGO que descienda por sus cintas transportadoras, gracias a la inteligencia artificial.
Utiliza una red neuronal, o un conjunto de algoritmos que reconocen patrones, similares al cerebro humano, para unir las piezas de LEGO del mundo real con imágenes en 3D de las piezas que la máquina ha alimentado durante el entrenamiento.
La máquina, que fue construida por YouTuber Daniel West, no es la primera de su tipo, aunque parece ser la más efectiva. Hay muchos otros artilugios en YouTube que muestran máquinas locas que otros han construido para clasificar ladrillos LEGO, como máquinas que clasifican ejes LEGO, específicamente, y otras que hacen girar vasos de plástico para atrapar piezas.
West dijo que su clasificador LEGO universal se inspiró en dos de estas creaciones anteriores, incluido un modelo de 2011 construido por YouTuber Akiyuki Brick Channel, que fue la primera de estas máquinas LEGO en clasificar una gran cantidad de piezas, y una máquina de 2017 que fue la primero en usar IA para ordenar LEGO.
Durante más de dos años, West ha trabajado en su máquina de clasificación LEGO, y ahora puede reconocer más de 3.000 piezas, toda la colección. La máquina incluso puede reconocer partes que no ha visto antes gracias a la IA. Usando seis motores LEGO y nueve servomotores, la máquina de West puede clasificar aproximadamente un ladrillo cada dos segundos.
La clave de este proceso es la llamada "unidad de captura" de la máquina, que West detalla en una publicación de blog en Medium. Aquí es donde la cámara que instaló toma imágenes de las partes de LEGO bajo una luz. Las imágenes son procesadas por la computadora Raspberry Pi conectada a la máquina. Luego, se envían de forma inalámbrica a una computadora cercana que contiene la red neuronal. Esa computadora puede usar la red neuronal para analizar la imagen y enviar una salida, lo que es la pieza, a la máquina para su clasificación.
Para hacer esto, West construyó una red neuronal convolucional: un algoritmo de aprendizaje profundo que toma una entrada de imagen, le asigna importancia y luego clasifica las características entre sí. En un segundo video de YouTube, West detalla cómo funciona el lado AI de la operación. En resumen, la tarea es tomar una imagen de entrada y luego hacer una predicción sobre lo que es. Para hacer eso, necesita construir conexiones en la red neuronal; es decir, debe usar datos etiquetados para mostrarle a la máquina diferentes partes y cuáles son.
Como es realmente difícil etiquetar manualmente las imágenes de LEGO, West usó lo que llamó "datos sintéticos". Utilizó una base de datos de piezas 3D LEGO para acelerar el proceso. ¿El problema? Estas imágenes falsas tienen diferencias sutiles de las imágenes reales en iluminación, sombra y textura que dificultan que la red neuronal discierna las partes LEGO. Esto se llama el problema sim-to-real.
Para superarlo, se basó en un concepto llamado "aleatorización de dominio", que esencialmente descarta la idea de intentar combinar las imágenes 3D simuladas perfectamente con las imágenes reales de las partes LEGO generadas por la cámara en la unidad de captura de la máquina . En cambio, puede ampliar las posibilidades para los tipos de imágenes que se producen, lo que da como resultado imágenes más aleatorias de partes de LEGO con más variación en el color, la sombra y la textura. Esas imágenes se alimentan a la red neuronal para entrenar mejor las conexiones en su "cerebro". Para ajustar las predicciones, West realizó algunas pruebas de aprendizaje más con imágenes reales. Voila, clasificador universal de LEGO.
Si bien West está considerando publicar el código fuente de IA para que sea de código abierto, mantiene los diseños mecánicos de la máquina cerca del chaleco. Espera finalmente publicar un artículo académico sobre la investigación detrás de su máquina de clasificación LEGO. Y si algún día no podemos construir esto, solo esperamos que al menos podamos comprarlo.
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