روبوت الحياكة قادر على حياكة الملابس بمجرد النظر إلى صورتها

طور الباحثان شينغيو تشنغ ومينغ تشنغ لاو من جامعة لورينتيان الكندية نموذج ذكاء اصطناعي يُمكّن الروبوتات من تحليل صورة الألبسة وحياكة قطعة مماثلة، وصرح الباحثان لموقع “تيك إكسبلور” (Tech Xplore) بأن “بحثنا يتناول تحدي أتمتة الحياكة من خلال تحويل صور الأقمشة إلى تعليمات قابلة للقراءة آليا”. وفقا لموقع “إنترستنغ إنجنيرينغ”.

ومفهوم هذا الروبوت أنك تلتقط صورة لسترتك المفضلة وتقدمها للروبوت، وهو يحللها ويبدأ بالحياكة على الفور، وهذا الأمر يعد تحديا بالنسبة للبشر، لأنهم يحتاجون إلى فحص الصورة بعناية وتحديد كل غرزة وكل نمط في النسيج وحياكته بشكل يدوي باستخدام آلة الحياكة، وهذه الخطوة لا تستغرق وقتا طويلا فحسب، بل تتطلب أيضا خبرة ودقة عالية.

ولتسهيل تحويل صور الأقمشة والألبسة إلى تعليمات دقيقة لروبوت الحياكة، ابتكر الباحثون إطار عمل يقوم على التعلم العميق، يعمل على خطوتين ويهدف لمحاكاة طريقة تحليل الخبراء لأنماط الأقمشة وتفسيرها.

• الخطوة الأولى: تحويل صورة القماش المحبوك إلى نسخة أبسط وأوضح تُظهر فقط الأجزاء المهمة من النمط -تخيل الأمر كما لو كنت تحول صورة مفصلة إلى رسم تخطيطي سهل القراءة- وتركز هذه الصورة المبسطة على الغرز التي يمكنك رؤيتها على السطح، ومنها يُنشئ النظام ما يُسمى “العلامات الأمامية” والتي تعد مفتاح صنع القماش.
• الخطوة الثانية: يستخدم نموذج الذكاء الاصطناعي هذه “العلامات الأمامية” لاستنتاج تعليمات حياكة شاملة، بما في ذلك طبقات الغُرز المرئية والخفية، وتُنسّق هذه التعليمات بطريقة تمكن آلات الحياكة من فهمها وتنفيذها مباشرة.

وقد اختبر الباحثون نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بهم لإعادة إنشاء أنماط لحوالي 5 آلاف عينة نسيجية، وكانت النتائج مبهرة، وصرح الباحثان المسؤولان عن المشروع: “حقق نموذجنا دقة تزيد على 97% في تحويل الصور إلى تعليمات حياكة، متفوقا بشكل كبير على الطرق الحالية”، وأضافا “تعامل النظام بفعالية مع تعقيد الخيوط متعددة الألوان وأنواع الغرز النادرة، والتي كانت تُمثّل تحديا رئيسيا في الطرق السابقة، أما من حيث التطبيقات فإن طريقتنا تتيح إنتاج المنسوجات بشكل آلي بالكامل، مما يُقلل من الوقت وتكاليف العمالة”.

ورغم أن هذه التقنية تشكل فرقا في الصناعة، فلها جانب مظلم مستقبلي يتمثل في فقدان الوظائف، إذ توفر صناعة النسيج فرص العمل لأكثر من 75 مليون شخص حول العالم، ويعمل العديد منهم في أدوار صعبة ومنخفضة الأجر مثل الحياكة والخياطة.