인공지능이 패션 디자인과 생산을 재편하다

인공지능 기술과 로봇 공학이 패션 산업의 변화를 주도하고 있습니다. 시장 분석부터 맞춤형 디자인, 폐기물 감소에 이르기까지 AI는 디자이너가 최신 상태를 유지하고 대응할 수 있는 문을 열어줍니다.

물류 센터에서 로봇이 상품을 선별하고 포장하면서 의류와 신발도 생산한다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 이제 인공지능이 패스트패션의 성장을 주도하고 있다.

현재 패션 회사에서는 스타일 트렌드, 질감, 색상을 예측하기 위해 인공 지능을 사용하고 있습니다. 구글과 아마존도 동참하고 있다. Google은 인공 지능을 사용하여 패션 트렌드와 온라인 판매자 판매 데이터를 기반으로 의류를 디자인하는 Project Muze를 시작했습니다. Amazon은 또한 기계 학습을 사용하여 Amazon Essentials 제품 라인에서 오프라인으로 복제 및 생산할 수 있는 "유행" 품목을 식별하는 프로젝트를 진행하고 있습니다.

파리에 본사를 둔 Heuritech은 딥 러닝 및 이미지 인식 기술을 사용하여 Dior와 같은 브랜드의 디자이너가 계절, 시장 및 국가에 따른 패션 트렌드를 식별할 수 있도록 돕습니다. 디자이너들은 대표 아이템을 선택하고, 휴리텍의 알고리즘은 수천 장의 공개 소셜 미디어 이미지를 스캔하여 원단, 형태, 색상 등 3,000개 이상의 세부 사항을 찾아냅니다. Heuritech은 자사의 컴퓨터 비전 시스템이 90%의 정확도로 1년 이내에 패션 트렌드를 예측할 것이라고 주장합니다. 디자이너들은 이 데이터를 사용하여 패션 라인을 안내합니다.

Precision Garment

AI는 인간 디자이너의 의견에 가장 잘 작동합니다. – 초기 Muze 프로젝트 스케치 중 일부는 단순한 낙서였지만 현장 디자이너의 지도를 받아 AI는 맞춤형 의류를 제작할 수 있습니다.

맞춤화는 소매업의 미래이며 맞춤화된 M&M부터 Nike 신발까지 모든 것입니다. 인공 지능과 로봇 재봉틀의 도움으로 맞춤형 디자인이 대형 패션 매장에서 Etsy 온라인 플랫폼으로 이동하고 있습니다.

패션 디자이너는 고객의 3D 이미지를 촬영하고 정확한 치수를 바탕으로 세상에 하나뿐인 맞춤 의류를 디자인할 수 있습니다. 디자이너는 디지털 모델에 대한 프로젝트를 만든 후 전자 파일을 SoftWear Automation의 Sewbot과 같은 로봇 재봉틀로 보냅니다. Sewbot은 필요한 작물 데이터를 추출하고 커팅과 스티칭을 시작합니다. 기계는 1개를 만들든 100개를 만들든 상관하지 않고 과정은 동일합니다.

Sustainability Factor

무시할 수 없는 것은 특히 패스트 패션 분야에서 자동화된 설계 및 생산의 글로벌 이점입니다. 자동화된 로봇은 인공 지능을 사용하여 천 조각을 꿰매므로 노동력 측면에서 생산 비용을 크게 줄일 수 있을 뿐만 아니라 생산을 판매 시점에 더 가깝게 만들 수 있습니다. 이는 또한 보다 안정적인 공급망을 구축하는 데 도움이 됩니다. 이는 코로나바이러스 팬데믹으로 인해 소매업체의 소싱 및 주문 처리 역량이 마비된 이후 더욱 가치가 높아진 이점입니다.

인공지능 기반 패션 디자인은 지속가능성도 향상시킵니다. 소프트웨어는 폐기물을 줄이기 위해 직물을 사용하는 가장 효율적인 방법을 결정합니다. 또한 패션은 주문형으로 생산될 수 있어 간접비와 낭비를 줄일 수 있습니다.

도쿄에 본사를 둔 패션 연구소 Synflux는 디자인을 통해 지속 가능성 문제를 해결하고 있습니다. Synflux는 인공 지능을 사용하여 소위 "알고리즘 패션"을 개발합니다. 기계 학습 알고리즘은 인체의 3D 스캔을 사용하여 의류 패턴을 만들어 직물 낭비를 최소화할 수 있습니다. 디자이너는 컴퓨터 지원 디자인 소프트웨어를 사용하여 낭비가 적은 의류를 디자인하기 위한 패턴을 모델링하고 결합합니다.

인공 지능은 끊임없이 진화하는 패션 산업에 새로운 수준의 맞춤화를 제공합니다. 의류의 공급 및 생산 방식을 바꾸고 탄소 배출량을 줄이는 힘이 있습니다. AI는 또한 온라인 Etsy 디자이너가 맞춤형 의류를 제공하는 데 있어 고급 패션 브랜드와 경쟁할 수 있도록 디자이너를 위한 경쟁의 장을 평준화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

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