Los investigadores del MIT están trabajando en un software de diseño de tejidos basado en IA que permitirá a cualquiera, incluso a los novatos, hacer su propia ropa.

Los investigadores del MIT están trabajando en un software de diseño de tejidos basado en IA que permitirá a cualquiera, incluso a los novatos, hacer su propia ropa.

La creciente popularidad de las máquinas de impresión 3D y empresas como Thingiverse y Shapeways han otorgado poderes inimaginables a los creadores, permitiéndoles crear de todo, desde accesorios de cosplay hasta piezas de repuesto. Pero a pesar de que la impresión 3D ha lanzado un nuevo mundo de objetos personalizados, la mayoría de nosotros todavía compramos ropa en el estante. Ahora los investigadores del MIT están trabajando en un software que permitirá a cualquier persona personalizar o diseñar sus propias prendas de punto, incluso si nunca han recogido un ovillo de hilo.

Un equipo de investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT, dirigido por el científico informático Alexandre Kaspar, publicó hoy dos nuevos artículos que describen el software. Uno es sobre un sistema llamado InverseKnit que crea automáticamente patrones a partir de fotos de prendas tejidas. El otro introduce un nuevo software de diseño, llamado CADKnitque permite a las personas sin experiencia en tejido o diseño personalizar rápidamente las plantillas, ajustando el tamaño, la forma final y los detalles decorativos (como los guantes que se muestran a continuación).

Los patrones finales se pueden usar con una máquina de tejer, que ha estado disponible para los tejedores domésticos durante años, pero aún requiere una gran cantidad de conocimientos técnicos para diseñar patrones.

Guantes hechos con CADknit

Tanto CADKnit como InverseKnit quieren que el diseño y la fabricación de prendas tejidas a máquina sean tan accesibles como lo es ahora la impresión 3D. Una vez que se comercialice el software, Kaspar prevé “tejer como un servicio” para los consumidores que desean pedir prendas personalizadas. También puede permitir que los diseñadores de ropa dediquen menos tiempo a aprender cómo escribir patrones de prendas de punto para máquinas y reducir el desperdicio en el proceso de creación de prototipos y fabricación. Otro público objetivo del software son los tejedores manuales que quieren probar una nueva forma de trabajar con hilo.

“Si lo piensa como la impresión 3D, muchas personas han estado usando impresoras 3D o pirateando impresoras 3D, por lo que son grandes usuarios potenciales para nuestro sistema, porque pueden hacer eso con el tejido”, dice Kaspar.

Un socio potencial para CADKnit e InverseKnit es Tejer, una empresa que fabrica una máquina de tejer digital para aficionados, espacios de fabricación y pequeñas empresas. Kaspar dice que ha estado hablando con el equipo de Kniterate sobre cómo hacer que la personalización de prendas de punto sea más accesible.

CADKnit combina imágenes 2D con CAD (diseño asistido por computadora) y software de edición de fotografías para crear plantillas personalizables. Se probó con tejedoras novatas que, a pesar de tener poca experiencia en el tejido a máquina, aún podían crear prendas relativamente complejas, como guantes, y efectos, incluidos motivos de encaje y patrones de colores.

Para desarrollar InverseKnit, los investigadores primero crearon un conjunto de datos de patrones de tejido con imágenes coincidentes que se usaron para entrenar una red neuronal profunda para generar patrones de tejido a máquina. El equipo dice que durante las pruebas de InverseKnit, el sistema produjo instrucciones precisas el 94 % de las veces. Todavía queda trabajo por hacer antes de que InverseKnit pueda comercializarse. Por ejemplo, la máquina se probó con un tipo específico de hilo acrílico, por lo que debe capacitarse para trabajar con otras fibras.

“La impresión 3D tomó un tiempo antes de que las personas se sintieran lo suficientemente cómodas como para pensar que podían hacer algo con ella”, dice Kaspar. “Será lo mismo con lo que hacemos”.


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