Si son de los que tienen una enorme colección de sets de Lego, saben bien que a veces es una especie de misión imposible el tratar de encontrar la pieza adecuada al tratar de construir algo por cuenta propia.
Claro, a menos que sean personas extremadamente organizadas y cuenten con un sistema especialmente diseñado para clasificar las piezas. Si este no es el caso, aquí es donde entra Daniel West, quien desarrolló y fabricó una increíble máquina que es capaz de identificar, clasificar y organizar todas las piezas de Lego creadas a día de hoy.
Se trata de un trabajo colosal, el cual mezcla la pasión de West por Lego y sus amplios conocimientos en ingeniería, lo que lo llevó a construir un clasificador universal de Lego que se basa en redes neuronales convolucionales.
Un clasificador de Lego fabricado con legos y potenciado por Raspberry Pi
Según explica West, la máquina en sí tardó seis meses en construirse, pero la red neuronal y el software detrás de ella tardaron dos años y medio en desarrollarse y perfeccionarse.
La máquina fue fabricada con legos, aproximadamente 10.000 ladrillos, así como nueve servomotores que sirven para accionan las cintas transportadoras y las placas vibratorias que transportan las piezas, una a una, a una zona donde está una cámara de vídeo con un sistema de iluminación.
La cámara está conectada a una Raspberry Pi que a su vez está enlazada a un portátil dónde está la aplicación de la red neuronal convolucional. El software se encarga de comparar cada pieza con una base de datos que contiene modelos en 3D de todas y cada uno de las piezas de Lego fabricadas.
Una vez que la red neuronal hace coincidir la pieza con un número de pieza, envía los datos de vuelta al clasificador, que en ese momento sabe en cuál de los 18 cubos clasificadores debe colocarla. Según West, su máquina es capaz de procesar aproximadamente un ladrillo cada dos segundos.
Como bien menciona West, este no es el primer intento que se hace por crear una máquina clasificadora de legos, pero sí es la primera con un nivel de complejidad capaz de soportar 18 contenedores y una gran cantidad de categorías de piezas. Es decir, sus capacidades permiten que las piezas se clasifiquen en miles de categorías y contenedores.
Otro de los logros de la máquina de West fue el sistema de clasificación uno a uno, ya que en anteriores versiones se debían colocar a mano las piezas para evitar una posible saturación. En la máquina de West se usan placas con vibración que aseguran que las piezas pasen una a una.
West también publicó un interesantísimo vídeo donde explica cómo fue el proceso de desarrollo de software para la red neuronal, la cual se alimentó con imágenes generadas en 3D obtenidas de bases de datos en línea como LDraw.org y Rebrickable. Y es que tratar de localizar y fotografiar pieza por pieza de forma manual era una tarea imposible, más si tomamos en cuenta que Lego no comparte esta información de forma oficial.
La mala noticia es que hasta el momento West no tiene planes de hacer públicos los detalles de su máquina ni del software, por el momento se está centrando en escribir un paper académico con todo lo aprendido en este desarrollo.
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