हाल के वर्षों में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई), जिसमें मशीन धारणा, मशीन लर्निंग और मशीन थिंकिंग जैसी तकनीकों सहित, कपड़ा उद्योग के कुछ क्षेत्रों में स्थानीय रूप से लागू किया गया है, प्रारंभिक प्रगति प्राप्त करना और एक ठोस आधार स्थापित करना है। विशेष रूप से, पिछले दो वर्षों में, विकास और अनुप्रयोगों की एक श्रृंखला को बुद्धिमान विनिर्माण जैसे क्षेत्रों में किया गया है, जो महत्वपूर्ण ध्यान आकर्षित करता है।
1। बुद्धिमान विनिर्माण
एआई तकनीक बुद्धिमान विनिर्माण में नए मॉडल, विधियों और प्रणालियों के विकास को बढ़ावा देती है। यह एक मुख्य तकनीक है और बुद्धिमान कपड़ा निर्माण के लिए सबसे व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला क्षेत्र है। इन क्षेत्रों में उत्पादन प्रक्रिया सुविधा निष्कर्षण, उत्पादन प्रक्रिया अनुकूलन, उत्पादन योजना और शेड्यूलिंग, उपकरण शेड्यूलिंग एल्गोरिदम, उत्पादन प्रक्रिया अनुकूलन और नियंत्रण, गुणवत्ता निरीक्षण और प्रबंधन, उत्पादन संचालन और हैंडलिंग के बुद्धिमान एकीकरण, और उपकरण दोष स्थान और निदान शामिल हैं। उत्पाद सुविधा मान्यता, गुणवत्ता निरीक्षण और उत्पादन रसद जैसे क्षेत्रों में उल्लेखनीय परिणाम प्राप्त किए गए हैं।
वर्तमान टेक्सटाइल इंटेलिजेंट मैन्युफैक्चरिंग प्रोजेक्ट्स में, इंटेलिजेंट फ़ंक्शंस जैसे कि ज्ञान अधिग्रहण, ज्ञान आधार निर्माण, गहरी शिक्षा, और अनुकूलित निर्णय - बनाने में अभी भी कमी है। इन कार्यों को अगले चरण में और विकास की आवश्यकता होती है। स्वचालन, डिजिटलीकरण और नेटवर्किंग पर निर्माण, हमें बुद्धिमान विनिर्माण को वास्तव में प्राप्त करने के लिए बुद्धिमत्ता का स्तर बढ़ाना चाहिए।
Ii। कपड़ा विश्लेषण और डिजाइन
हाल के वर्षों में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस टेक्नोलॉजी को टेक्सटाइल डिज़ाइन, फैब्रिक डिफेक्ट आइडेंटिफिकेशन एंड एनालिसिस, फैब्रिक परफॉर्मेंस इवैल्यूएशन, कॉटन अशुद्धता वर्गीकरण और रेटिंग, पिलिंग ग्रेडिंग और डाई अपटेक गणना पर लागू किया गया है। इसका उपयोग विभिन्न कपड़ा गुणों का विश्लेषण और भविष्यवाणी करने के लिए भी किया जा सकता है, जैसे कि सांस लेने, झुर्रियों के प्रतिरोध और घर्षण प्रतिरोध। उदाहरण के लिए, मशीन विजन और मशीन लर्निंग टेक्नोलॉजीज का उपयोग दोषों, रंग अंतर, पैटर्न, और मुद्रित और रंगीन कपड़ों में पिलिंग का पता लगाने और विश्लेषण करने के लिए लंबे समय तक - खड़े तकनीकी कठिनाइयों को दूर कर सकता है और पहचान और विश्लेषण क्षमताओं में काफी सुधार कर सकता है।
अगले चरण में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस टेक्नोलॉजी को टेक्सटाइल डिज़ाइन सिस्टम में पेश किया जाएगा, उन्हें तार्किक तर्क और निर्णय - क्षमताओं को बनाने के साथ सशक्त बनाया जाएगा। कंप्यूटरों द्वारा संचालित, ज्ञान के आधार और स्वायत्त शिक्षण प्रणालियों पर भरोसा करते हुए, वे बड़ी संख्या में डिजाइन उदाहरणों, अनुभव और दिशानिर्देशों की एक एकीकृत करेंगे, जो वांछित डिजाइन परिणामों को प्राप्त करने के लिए डिजाइन लक्ष्यों के आधार पर अन्वेषण के दायरे को लगातार संखंड करते हैं।
Iii। प्रवृत्ति अनुसंधान
वर्तमान में ऑनलाइन संचित डेटा की विशाल मात्रा के आधार पर, कृत्रिम खुफिया प्रौद्योगिकी में कपड़ा और परिधान फैशन रुझानों के क्षेत्र में विकास की काफी संभावना है। उदाहरण के लिए, कंप्यूटर विजन और इमेज प्रोसेसिंग तकनीक के साथ बड़ी मात्रा में फ़ोटो का विश्लेषण करके, उपयोगकर्ताओं के पसंदीदा रंग, पैटर्न और शैलियों को जल्दी से पुनर्प्राप्त किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, उपभोक्ता कपड़ों के रंग वरीयताओं और खपत की आदतों के आधार पर, आमतौर पर विभिन्न आयु समूहों द्वारा पहने जाने वाले रंगों का विश्लेषण किया जा सकता है, विभिन्न लोकप्रिय रंगों को संक्षेप में प्रस्तुत किया जा सकता है। प्रवृत्ति पूर्वानुमान के संदर्भ में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस टेक्नोलॉजी का अनुप्रयोग वर्तमान मॉडलिंग विधियों को महत्वपूर्ण रूप से बेहतर करेगा। न केवल यह कई जटिल समस्याओं को सटीक रूप से हल करेगा, यह कपड़ा और परिधान फैशन में नवाचार के अगले चरण के लिए एक आदर्श उपकरण भी बन जाएगा।
Iv। विशेषज्ञ प्रणाली
"12 वीं पांच - वर्ष योजना अवधि के दौरान कपड़ा उद्योग में वैज्ञानिक और तकनीकी प्रगति के लिए रूपरेखा" टेक्सटाइल उद्योग और एक टेक्सटाइल मैक्रोइकॉनॉमिक निर्णय - समर्थन प्रणाली बनाने के लिए विशेषज्ञ प्रणालियों को विकसित करने और स्थापित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकी के आवेदन का प्रस्ताव दिया। प्रक्रिया डिजाइन, गुणवत्ता प्रबंधन, उद्यम निदान, और कपड़ा ज्ञान के ठिकानों जैसे क्षेत्रों में उद्योग और उद्यम के स्तर पर पहले से ही काम किया जा चुका है, और कुछ अनुभव प्राप्त किए गए हैं। आने वाले वर्षों में, मशीन सीखने के तरीकों के व्यापक अनुप्रयोग के साथ, विशेषज्ञ प्रणाली कपड़ा उद्योग में कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोगों का एक प्रमुख घटक होगा। वे उद्योग के विशेषज्ञों के ज्ञान और अनुभव को पूल करेंगे, सूचना और प्रौद्योगिकियों का खजाना जमा करेंगे और अपडेट करेंगे, टेक्सटाइल उत्पाद डिजाइन, प्रक्रियाओं, कच्चे माल, उत्पादन और उपकरणों में प्रमुख मुद्दों को संबोधित करेंगे, और संबंधित निर्णय {{६}} बनाने के लिए प्रभावी समर्थन प्रदान करेंगे।
