Immagina di fotografare un maglione e vedere un robot iniziare a riprodurlo, punto dopo punto, senza che nessuno debba scrivere un singolo codice macchina. Potrebbe sembrare una scena da fantascienza industriale, eppure è realtà grazie a una nuova frontiera della ricerca sull’intelligenza artificiale applicata al settore tessile.
Un team di ricercatori della Laurentian University, in Canada, ha infatti pubblicato uno studio intitolato “Knitting Robots: A Deep Learning Approach for Reverse-Engineering Fabric Patterns“, in cui descrive un sistema innovativo basato su deep learning in grado di riconoscere automaticamente i motivi di tessitura da una singola immagine e convertirli in istruzioni operative per macchine da maglieria.
Come funziona il sistema?
Il processo si articola in due fasi principali. La prima prevede la trasformazione dell’immagine in una “front label”, una sorta di mappa dei punti semplificata che rappresenta graficamente il tipo di maglia e la disposizione delle maglie nel tessuto. La seconda fase, invece, traduce questa mappa in istruzioni leggibili da una macchina da maglieria industriale, come quelle utilizzate nella produzione automatizzata di capi d’abbigliamento.
Il cuore di questo sistema è una combinazione sofisticata di reti neurali convoluzionali (CNN) e architetture GAN (Generative Adversarial Networks), addestrate su un ampio set di dati composto da 4.987 campioni di tessuti reali e generati digitalmente. Le immagini sono state acquisite in condizioni controllate per ridurre il rumore visivo e garantire la coerenza nell’addestramento del modello.
Accuratezza e versatilità
I risultati sono impressionanti: il sistema ha raggiunto un livello di accuratezza superiore al 97% nell’interpretazione dei motivi tessili, dimostrando la capacità di riconoscere anche punti rari, motivi complessi e filati multicolore. Questo apre le porte a un futuro in cui anche modelli personalizzati, rari o artigianali potranno essere riprodotti fedelmente, semplicemente a partire da una fotografia.
Inoltre, il sistema è stato progettato per gestire diversi livelli di complessità: dalla maglia base fino a intrecci sofisticati. È persino in grado di distinguere tra tessuti creati con un singolo filo e quelli a più fili, senza necessità di pre-elaborazione manuale.
Implicazioni per l’industria tessile
Questa innovazione rappresenta una svolta per l’intero comparto della produzione tessile automatizzata, poiché permette di eliminare un passaggio tradizionalmente complesso: la scrittura manuale delle istruzioni macchina. I designer potrebbero concentrarsi sulla creazione visiva del capo, lasciando all’IA il compito di tradurre le forme in azioni.
I potenziali utilizzi sono molteplici:
- Nella moda su misura, per trasformare ispirazioni visive in capi reali in tempo record
- Nella riproduzione di capi storici, a partire da fotografie d’archivio
- Per una produzione decentralizzata e personalizzata, accessibile anche a piccoli laboratori artigiani
Inoltre, l’automazione totale riduce gli sprechi, aumenta la precisione e può contribuire a una maggiore sostenibilità ambientale nel settore dell’abbigliamento, storicamente tra i più impattanti a livello globale.
Il futuro: verso una creatività tessile aumentata
Il progetto della Laurentian University non si ferma qui. I ricercatori stanno già lavorando su estensioni del sistema per includere modelli 3D dei capi, caratteristiche tattili e persino la manipolazione del colore in tempo reale. In prospettiva, potremmo arrivare a un sistema completamente automatizzato in grado non solo di riprodurre un capo, ma anche di adattarlo alle misure corporee o alle preferenze dell’utente.
Nel frattempo, questa ricerca rappresenta un esempio concreto e potente di come l’intelligenza artificiale possa dialogare con saperi artigianali e tradizionali, rilanciandoli in chiave tecnologica e creativa.
Lo studio è consultabile su ResearchGate con il titolo “Knitting Robots: A Deep Learning Approach for Reverse-Engineering Fabric Patterns”, ed è destinato a far parlare di sé tra chi si occupa di AI, design, manifattura e innovazione sostenibile.