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Daniel West

对一些人来说，翻找乐高积木是乐趣的一部分。但如果这需要一个庞大的收藏或复杂的构建过程，你可能需要一个系统来整理你的“作品”。不过，该解决方案可能不会涉及人工智能。据悉，YouTube用户Daniel West将他对乐高的热爱和他的工程技术结合起来，构建了一个通用的乐高分拣机，它使用神经网络来识别、分类和组织塑料碎片，比人类的行为更加有效。

通用乐高分拣机由10000块乐高积木组成，其设计、建造和完善耗时两年。六台乐高发动机和九台伺服电机为传送带和搅拌器提供动力，这些传送带和搅拌器将这些碎片一块一块地传送到摄像机上。一个树莓Pi然后处理视频馈送，并将数据流到一台笔记本电脑上运行一个叫做卷积神经网络的应用程序。这个人工智能驱动的软件将每一个乐高玩具与一个数据库进行比较，这个数据库包含了乐高玩具的三维模型。一旦神经网络将工件与零件号匹配，它就会将数据发送回分拣机，此时，分拣机知道要将其放入18个分拣桶中的哪一个。

这样的创作突出了乐高作为建筑平台的灵活性。小孩子可以把砖块拼凑成简单的物体，而年长的小孩和成年人则可以在将技术融入其中时设计出惊人有效的硬件。事实上，亚马逊和乐高目前正在举办一场将乐高和科技相结合的竞赛。这两家公司已责成建筑商将Alexa语音命令与乐高Mindstorm集集成，并将通过Denmark之旅和亚马逊礼品卡奖励最佳创作。

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