El artículo de tejido más antiguo que se conoce se remonta a Egipto en la Edad Media, por medio de un par de calcetines cuidadosamente hechos a mano. Aunque la ropa hecha a mano ha ocupado nuestros armarios durante siglos, Una reciente afluencia de máquinas de tejer de alta tecnología ha cambiado la forma en que creamos nuestras piezas favoritas.

Estos sistemas, que han hecho cualquier cosa, desde suéteres Prada hasta camisetas Nike, todavía están lejos de ser perfectos. Programar máquinas para diseños puede ser una prueba tediosa y complicada:cuando tiene que especificar cada puntada, un error puede tirar toda la prenda.

En un nuevo par de papeles Los investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT (CSAIL) han ideado un nuevo enfoque para agilizar el proceso:un nuevo sistema y herramienta de diseño para automatizar prendas de punto.

En un documento, un equipo creó un sistema llamado "InverseKnit, "que traduce fotos de patrones tejidos en instrucciones que luego se utilizan con máquinas para hacer ropa. Un enfoque como este podría permitir a los usuarios ocasionales crear diseños sin un banco de memoria de conocimientos de codificación, e incluso conciliar cuestiones de eficiencia y desperdicio en la fabricación.

"En lo que respecta a las máquinas y el tejido, este tipo de sistema podría cambiar la accesibilidad para las personas que buscan ser los diseñadores de sus propios artículos, "'dice Alexandre Kaspar, CSAIL Ph.D. estudiante y autor principal de un nuevo artículo sobre el sistema. "Queremos permitir que los usuarios ocasionales tengan acceso a las máquinas sin la experiencia de programación necesaria, para que puedan aprovechar los beneficios de la personalización mediante el uso del aprendizaje automático para el diseño y la fabricación ".

En otro papel Los investigadores idearon una herramienta de diseño asistida por computadora para personalizar artículos tejidos. La herramienta permite a los no expertos utilizar plantillas para ajustar patrones y formas, como agregar un patrón triangular a un gorro, o rayas verticales a un calcetín. Puede visualizar a los usuarios que crean elementos personalizados para sus propios cuerpos, mientras que también se personaliza para la estética preferida.

InverseKnit

La automatización ya ha remodelado la industria de la moda tal como la conocemos, con posibles residuos positivos de cambiar nuestra huella de fabricación también.

Para poner InverseKnit en funcionamiento, el equipo primero creó un conjunto de datos de instrucciones de tejido, y las imágenes coincidentes de esos patrones. Luego entrenaron su red neuronal profunda en esos datos para interpretar las instrucciones de tejido en 2-D de las imágenes.

Esto podría parecerse a darle al sistema una foto de un guante, y luego dejar que el modelo produzca un conjunto de instrucciones, donde la máquina luego sigue esos comandos para generar el diseño.

Al probar InverseKnit, el equipo descubrió que producía instrucciones precisas el 94% de las veces.

"Las técnicas actuales de visión por computadora de vanguardia requieren mucha información, y necesitan muchos ejemplos para modelar el mundo de manera eficaz, "dice Jim McCann, profesor asistente en el Carnegie Mellon Robotics Institute. "Con InverseKnit, El equipo recopiló un inmenso conjunto de datos de muestras de tejido que, por primera vez, permite utilizar técnicas modernas de visión por computadora para reconocer y analizar patrones de tejido ".

Si bien el sistema funciona actualmente con un tamaño de muestra pequeño, el equipo espera expandir el grupo de muestras para emplear InverseKnit a mayor escala. En la actualidad, el equipo solo usó un tipo específico de hilo acrílico, pero esperan probar diferentes materiales para hacer que el sistema sea más flexible.

Una herramienta para tejer

Si bien ha habido muchos desarrollos en el campo, como los procesos de tejido automatizados de Carnegie Mellon para mallas 3D, estos métodos a menudo pueden ser complejos y ambiguos. Las distorsiones inherentes a las formas tridimensionales dificultan la forma en que entendemos las posiciones de los elementos, y esto puede ser una carga para los diseñadores.

Para abordar este problema de diseño, Kaspar y sus colegas desarrollaron una herramienta llamada "CADKnit, "que utiliza imágenes 2-D, Software CAD, y técnicas de edición de fotografías para permitir a los usuarios ocasionales personalizar plantillas para diseños de punto.

La herramienta permite a los usuarios diseñar patrones y formas en la misma interfaz. Con otros sistemas de software, es probable que pierda algo de trabajo en cualquiera de los extremos al personalizar ambos.

"Ya sea para el usuario cotidiano que quiere imitar el gorro de un amigo, o un subconjunto del público que podría beneficiarse del uso de esta herramienta en un entorno de fabricación, nuestro objetivo es hacer que el proceso sea más accesible para la personalización personal, "'dice Kaspar.

El equipo probó la usabilidad de CADKnit haciendo que usuarios no expertos crearan patrones para sus prendas y ajustaran el tamaño y la forma. En encuestas posteriores a la prueba, los usuarios dijeron que les resultó fácil manipular y personalizar sus calcetines o gorros, fabricando con éxito múltiples muestras de tejido. Observaron que los patrones de encaje eran difíciles de diseñar correctamente y se beneficiarían de una simulación realista rápida.

Sin embargo, el sistema es solo un primer paso hacia la personalización completa de la prenda. Los autores descubrieron que las prendas con interfaces complicadas entre diferentes partes, como los suéteres, no funcionaban bien con la herramienta de diseño. El baúl de suéteres y mangas se puede conectar de varias formas, y el software aún no tenía una forma de describir todo el espacio de diseño para eso.

Es más, el sistema actual solo puede usar un hilo para una forma, pero el equipo espera mejorar esto al introducir una pila de hilo en cada puntada. Para permitir el trabajo con patrones más complejos y formas más grandes, los investigadores planean usar estructuras de datos jerárquicas que no incorporan todos los puntos, solo los necesarios.

"El impacto del tejido en 3D tiene el potencial de ser incluso mayor que el de la impresión en 3D. En este momento, las herramientas de diseño están frenando la tecnología, por eso esta investigación es tan importante para el futuro, "dice McCann.

Esta historia se vuelve a publicar por cortesía de MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), un sitio popular que cubre noticias sobre la investigación del MIT, innovación y docencia.