Искусственный интеллект стремительно входит во все сферы жизни и помогает решать разные задачи. Легкая и швейная промышленность – не исключение. Аналитики прогнозируют, что использование современных технологий способно за 3-5 лет принести около 200 миллиардов долларов дополнительной прибыли только в сегменте моды.
Где ИИ применяется сейчас
В этом разделе рассмотрим применение ИИ в швейной и текстильной промышленности, а также сопутствующих сферах.
Подготовительный этап
Искусственный интеллект работает быстрее человеческого, он за секунды анализирует огромное количество данных. Это свойство уже используют студенты, когда просят нейросеть пересказать статью или найти примеры по теме. Применительно к легкой промышленности и модной индустрии ИИ соберет мудборд из сезонных трендов, предложит варианты эскизов и поможет визуализировать идею. Далее специалист на основе этих результатов доведет работу до логичного финала.
Генерация дизайнов и проектирование
Генеративные модели, обученные на огромных выборках изображений, могут создавать оригинальные принты, паттерны и рисунки. Так уже поступали в H&M – нейросеть рисовала компании графические материалы, которые потом использовали в лимитированной коллекции. Balenciaga обучала алгоритмы ИИ на собственных логотипах, а потом просила разработать новый рисунок. Пока эти примеры – единичные, потому что работы «живых» дизайнеров пока превосходят сгенерированные уникальностью и оригинальностью, потому что опираются на индивидуальный опыт. Но там, где необходимо механическое повторение или работа с массивами данных, нейросети способны разгрузить человека и позволить ему сосредоточиться на более сложных задачах.
Виртуальные модели
Цифровые модели уже демонстрируют одежду и аксессуары, «снимаются» в рекламных кампаниях и даже становятся лицом брендов в онлайн-пространстве. Корпорации экономят на этом время и деньги, а также получают возможность создавать настраиваемые аватары с любой внешностью, пропорциями и чертами лица. Они помогают, в том числе, собирать готовые образы из того, что есть в гардеробе, или дают советы по его обновлению.
История уже знает несколько примеров виртуальных модных показов, где одежду демонстрировали ИИ-модели. Это презентации коллекций брендов Hanifa в 2020-м или 2 Gun Towers в 2010-м. Виртуальную моду продвигает и дизайнер Алена Ахмадуллина.
Аналитика и прогнозирование
Легкая промышленность создает тонны отходов ежедневно: то, что было модно вчера, сегодня оказывается на свалке, а на пьедестал возносится что-то новое. Компании не успевают распродавать коллекции, а покупатели – носить все, что купили. В мире формируется устойчивый тренд на осознанность и вторичное использование сырья. В этих условиях ИИ помогает решать разные задачи:
- разработка безотходных лекал;
- анализ товарных остатков;
- создание цифрового двойника для лучшей посадки моделей и сокращения количества отказов;
- анализ рынка и прогнозирование: понимание, что будет в моде в следующем сезоне, поможет распланировать работу;
- контроль качества – роботы обнаруживают дефекты и брак эффективнее человека.
ИИ составляет образ / Источник: freepik.com
Это далеко не полный список возможностей ИИ: на практике их больше, но невозможно охватить все в одном тексте.
Перспективы использования ИИ
На производстве
Основная причина внедрения технологий искусственного интеллекта в производственные процессы – их оптимизация. По прогнозам аналитиков, до 80% человек, занятых в швейном производстве, можно заменить роботами уже в ближайшие годы. Все процессы, описанные в предыдущем разделе, продолжатся, а технологии будут развиваться. Не исключено, что появятся новые возможности применения роботов.
Умные ткани – большой раздел с разными путями развития. Материалы с датчиками применяются в медицине, спорте, одежде для пожилых людей – они следят за жизненно-важными показателями и сигнализируют, если они отклоняются от нормы. Полотно, меняющее цвет по щелчку пальцев и другим жестам, – уже реальность. Возможно, скоро появится материя, способная подстраиваться под условия окружающей среды – становиться водонепроницаемой или, наоборот, дышащей.
Все новые технологии на старте стоят дорого и относятся к трудоемким, но со временем они становятся доступными повсеместно.
В сфере клиентского сервиса
Если в производственном секторе важны автоматизация, скорость и соответствие стандартам, то клиенты ценят уникальность. С этим тоже может помочь искусственный интеллект.
Персональный ИИ-стилист покажет, как изделие будет выглядеть на вас, подойдет ли размер и как будет вести себя при движении. Сервисы виртуальных примерочных уже внедряет Wildberries и другие бренды. Не исключено, что и в офлайн-магазинах появятся «умные» зеркала.
Индивидуальный капсульный гардероб или кроссовки в персонализированной цветовой гамме – такие услуги уже есть. Робот снимает подробные мерки, разрабатывает лекала и подгоняет выкройки под особенности фигуры, раскраивает детали и соединяет их, а покупатель получает набор вещей с идеальной посадкой и желаемым декором.
Вызовы и ограничения
На словах будущее искусственного интеллекта звучит заманчиво и безоблачно, но и здесь есть поводы задуматься:
- Энергозатратность – даже генерация изображений или текстов создает нагрузку на серверы. Они перегреваются и нуждаются в охлаждении. Пока это происходит с помощью воды, которая затем возвращается в водоемы. Это ускоряет глобальное потепление и влечет за собой климатические изменения, влияющие на судьбы людей, животных и экосистем.
- Сложности совместимости оборудования и необходимость переобучения. Не все станки и машины способны взаимодействовать с роботизированными системами, и не все сотрудники (особенно возрастные) готовы изучать новые алгоритмы работы.
- Этические вопросы. Нейросети обучаются на чужих примерах и на этой базе создают свое, но иногда результат получается похожим на работы реальных дизайнеров. Как в таком случае защитить свои авторские права? Другая сложность – обесценивание ручного труда и квалификации дизайнеров, модельеров и художников по ткани.
Сфера искусственного интеллекта остается одной из самых загадочных и противоречивых. У нее много перспектив, но еще больше – неизвестности.