胜过用大锤子砸碎它们，尽管它并不那么具有治疗作用。
世界各地的数据中心每年总共产生 5000 万吨电子垃圾，而报废的硬盘在其中所占比例不小。通常，这些都会被粉碎和磨碎，以防止敏感数据被访问。微软认为它有更好的解决方案：使用机器人完全拆卸每个驱动器并回收几乎所有材料。
数据和人工智能服务器努力工作存储驱动器，因此定期更换它们以确保服务没有受到干扰。然而，据 Microsoft（来自 Sweclockers）称，这导致每年有 20 到 7000 万个硬盘驱动器被粉碎，并且回收的材料相对较少。
Ranganathan Srikanth，Microsoft 首席数据科学家对此感到有些沮丧，因此为 2022 年微软全球黑客马拉松设立了一个项目，名为安全和可持续的硬盘处置。我们的目标是开发一种解决方案，确保“到 2025 年所有硬盘的重复利用和回收率达到 90%”。
手动完成此操作非常容易，但不适合庞大的规模每年被分类的驱动器数量。因此，微软求助于机器人和机器学习来处理重复而乏味的任务，如拆卸硬盘、分离所有组件以及回收所有可以使用的部件（尤其是有价值的钕磁铁）。唯一被撕碎的部分是盘子。
这是一个崇高的目标，但并不像人们想象的那么容易实现。虽然硬盘的大体尺寸都大致相同，但识别螺丝和其他部件，并能够仅根据外观对其进行分类，需要大量的 AI 训练。
上面的视频（忽略第一分钟左右，它确实变得更好）展示了该小组迄今为止所取得的成就，尽管它还远未准备好在工业规模上推广，但我相信机器人行业将有兴趣接受挑战.
我在处理旧硬盘时总是采取拆卸的方法；回收所有钢制部件，将盘片送去粉碎，然后享受磁铁带来的乐趣。请注意，这是一个非常烦人的过程，因此大规模使用机器人和机器学习来完成此任务是有道理的。
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不过，要在整台计算机上做到这一点要困难得多，但需要不断研究，该方法可以扩展到包括整个笔记本电脑和台式电脑。就拆卸和识别部件而言，它们比不起眼的硬盘要复杂得多，但它们充满了可以而且应该回收的有用材料。
人工智能可能是一个被过度使用的流行词现在我已经厌倦了看到它到处都是，但这种用途每次都会得到我的投票。
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Nick、游戏和计算机在 1981 年首次相遇，恋情始于套件形式的 Sinclair ZX81 和一本有关 ZX Basic 的书。他最终成为一名物理和 IT 教师，但到了 20 世纪 90 年代末，他决定是时候开始为一家早已不复存在的英国科技网站写作了。他继续在 Madonion 做同样的事情，帮助编写 3DMark 和 PCMark 的帮助文件。在 Beyond3D.com 短暂工作后，Nick 全职加入 Futuremark（MadOnion 更名），担任其游戏和硬件部分 YouGamers 的主编。网站关闭后，他成为一名工程和计算讲师多年，但错过了写作的乐趣。在 TechSpot.com 工作了四年，发表了 100 多篇关于任何事物的长篇文章。他坦率地承认自己过于沉迷于 GPU 和开放世界的 RPG 游戏，但现在谁不沉迷呢？
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