KUNSTIG INTELLIGENS

Bygget Lego-sorteringsmaskin: Kunstig intelligens kjenner igjen alle Lego-klosser

En australier har bygd en sorteringsmaskin for Lego-klosser. Ved hjelp av nevrale nettverk og databaser med åpen kildekode kan den trenes til å kjenne igjen alle eksisterende Lego-klosser.

Lego-sorteringsmaskinen består av rundt 10.000 klosser.
Lego-sorteringsmaskinen består av rundt 10.000 klosser. Foto: Youtube/Daniel West
Bjørn Godske, Ingeniøren
24. des. 2019 - 08:00

De fleste kjenner til problemet fra barnerommet: Jo mer Lego som kommer inn i huset, desto mer uoverkommelig blir det å finne de riktige klossene. Da jeg var barn, lå all Legoen min i kasser, og jeg husker den evinnelige kampen med å finne de rette klossene – spesielt de små hadde det med å gjemme seg nede på bunnen av kassa.

Derfor virker det opplagt med en sorteringsmaskin. Og det har australieren Daniel West bygd – av Lego; eller nærmere bestemt omtrent 10.000 klosser.

Umiddelbart kan man tenke seg at det er behov for et avansert visjon-system for å kunne kjenne igjen de mange forskjellige klossene. Men problemet er at det finnes omtrent 10.000 forskjellige klosser, og det ville være umulig å få tradisjonell bildegjenkjennings-programvare til å kjenne igjen klosser som passerer forbi i dårlig belysning. Derfor har Daniel West tatt i bruk et nevralt nettverk.

Men først måtte det bygges et automasjonssystem som kunne håndtere en bøtte med Lego-klosser. Til dette har han delt opp maskinen i tre deler: en mater som klossene kan helles ned i, og et beltesystem som fører dem videre til et vibrasjonssystem. Her bruker han Legos raskeste motor til å vibrere klossene, slik at de ikke ligger over hverandre, men blir fraktet videre én om gangen.

En av de mer praktiske oppgavene som Daniel West kjempet med, var å få flyttet Lego-klossene slik at de kunne skannes én om gangen. Løsningen ble et vibrasjonssystem drevet av en ultrarask Lego-motor. <i>Foto:  Youtube/Daniel West</i>
En av de mer praktiske oppgavene som Daniel West kjempet med, var å få flyttet Lego-klossene slik at de kunne skannes én om gangen. Løsningen ble et vibrasjonssystem drevet av en ultrarask Lego-motor. Foto:  Youtube/Daniel West

Neste skritt er selve skanneren. Det har tidligere blitt gjennomført byggeprosjekter for å sortere Lego-klosser, men Daniel West mener at hans er det første som kan håndtere alle klossene som noensinne har blitt produsert av Lego. For at dette skal la seg gjøre, bruker han AI og en database med CAD-modeller av klossene. Dette er ikke noe som Lego selv har offentliggjort, men brukere har i løpet av en årrekke bygd opp databaser som LDraw.org og Rebrickable.

AI kan trenes på databasen

I systemet blir klossen skannet, en Raspberry Pi-datamaskin registrerer skanningen og sender bildet videre til en pc, som kjører en variant av nevrale nettverk kalt convolutional neural network. Programvaren sammenligner hver enkelt Lego-kloss med databasen, og får deretter ut et nummer.

Ved hjelp av en database med CAD-tegninger av Lego-klosser og et nevralt nettverk er systemet i stand til å kjenne igjen alle Lego-klosser som noensinne har blitt produsert. <i>Foto:  Youtube/Daniel West</i>
Ved hjelp av en database med CAD-tegninger av Lego-klosser og et nevralt nettverk er systemet i stand til å kjenne igjen alle Lego-klosser som noensinne har blitt produsert. Foto:  Youtube/Daniel West

Daniel West sier at han kan sortere 3000 forskjellige klosser, men potentielt kan maskinen klare alle klosser – også de som den ennå ikke har sett. Den kan nemlig trenes bare ved å bruke databasene med klosser.

Det nummeret som hver enkel kloss får tildelt, sendes tilbake til sorteringsmaskinen, som deretter kan fordele klossene i 18 forskjellige bokser. Antallet bokser kan utvides uendelig; det krever bare en større maskin. Maskinen er i stand til å håndtere en kloss på to sekunder.

Det tok seks måneder å bygge sorteringsmaskinen. Den består av seks Lego-motorer, en rekke servoer, en Raspberry Pi, lyssetting, et kamera og en pc for å kjøre AI-softwaren – og altså cirka 10.000 Lego-klosser.

Vi anbefaler absolutt at du tar deg til til å se denne videoen av maskinen! 

Saken ble først publisert på danske Ingeniøren, og gjøres tilgjengelig på norsk gjennom vår samarbeidsavtale med Teknologiens mediehus/Ingeniøren.

Del
Kommentarer:
Du kan kommentere under fullt navn eller med kallenavn. Bruk BankID for automatisk oppretting av brukerkonto.