۹ روشی که هوش مصنوعی صنعت مد را متحول می‌کند
هوش مصنوعی به سرعت در حال تکامل است و تقریباً در هر صنعتی اثر خود را بر جای می‌گذارد. در صنعت مد هم از کمک به افزایش مد پایدار گرفته تا تحلیل رفتار مشتری، بازاریابی و تسریع و بهبود طراحی لباس، روش‌های نوآورانه‌ی هوش مصنوعی با جهان همیشه در حال تحول مد، ادغام شده و عصر جدیدی را به وجود آورده است. عصری که تاریخ این جهان را به قبل از ورود هوش مصنوعی و بعد از ورود آن تقسیم می‌کند. اگر شما هم برای آشنایی بیشتر با شیو‌ه‌ی اثرگذاری هوش مصنوعی در صنعت مد هیجان زده هستید، جای درستی آمده‌اید، در ادامه قرار است به بررسی ۹ روشی که هوش مصنوعی صنعت مد را متحول می‌کند بپردازیم.
شناسایی روندها و افزایش بهره‌وری فرآیند طراحی
حمایت از مد پایدار
الگوسازی خودکار
تحلیل رفتار مشتری و کمک به افزایش تعامل
تجزیه و تحلیل رقبا
تقسیم‌بندی بازار
تحلیل روندها
کنترل کیفیت و بازرسی خودکار
امتحان کردن مجازی لباس
هوش مصنوعی شمشیری دولبه برای صنعت مد
شناسایی روندها و افزایش بهره‌وری فرآیند طراحی
برندهای صنعت مد باید به طور مداوم با آخرین روندها هماهنگ باشند و ترجیحات مشتریان را برای فصل آینده پیش‌بینی کنند. فناوری‌های یادگیری ماشینی قدرت تولید و ترکیب داده‌ها از هزاران تصویر را دارند. برندهای مد می‌توانند از این فناوری برای شناسایی روندها به روش دقیقی که از نظر انسانی ممکن نیست، به عنوان منبع الهام یا پیشنهاد طراحی لباس استفاده کنند.
یک نمونه‌ی عالی از چنین کاربردی، همکاری شرکت تکنولوژی IBM و مؤسسه‌ی فناوری مد (FIT) با برند تامی هلفیگر (Tommy Hilfiger) در پروژه‌ی «Reimagine Retail» است که در یک نمایشگاه به رونمایی شد. در این پروژه به دانشجویان FIT امکان دسترسی به قابلیت‌های هوش مصنوعی IBM Research از جمله بینایی کامپیوتر، درک زبان طبیعی و تکنیک‌های یادگیری عمیق داده شد که به‌طور خاص با داده‌های مد آموزش داده شده بودند. این ابزارها روی ۱۵۰۰۰ تصویر از محصولات تامی هیلفیگر، حدود ۶۰۰۰۰۰ تصویر از ران وی‌های در دسترس عموم و نزدیک به ۱۰۰۰۰۰ الگو از سایت‌های تولید پارچه اعمال شدند و طرح‌های متعددی را ایجاد کردند که شامل الگو‌ها، رنگ‌ها و سبک‌هایی بود که در حالت سنتی از درک و پیش‌بینی انسان قابل استخراج نبودند.
این داده‌ها به طراحان مد کمک می‌کرد که پیش‌بینی روندها را با هویت بصری و خاص برند تامی هلفیگر ترکیب کرده و برای طراحی‌های آینده الهام بگیرند. این پروژه نشان داد که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند به طراحان در شناسایی روندهای آینده و بهبود فرآیند طراحی کمک کند.
حمایت از مد پایدار
هوش مصنوعی با ردیابی همه چیز، از ضایعات پارچه گرفته تا میزان مصرف آب، بینش‌های مهمی در مورد بهینه‌سازی شیوه‌های سازگار با محیط زیست ارائه می‌دهد. آنالیزهای دقیق می‌توانند ناکارآمدی‌ها را در سراسر زنجیره‌های تأمین نشان‌دهند، در حالی که مدل‌های پیش‌بینی به مهار تولید بیش از حد کمک می‌کنند. بینایی کامپیوتری هم اجازه می‌دهد تا لباس‌ها اسکن شوند، به مواد تشکیل‌دهنده‌ی مجزا تقسیم شوند و به طور مناسب بازیافت یا استفاده مجدد شوند.
هوش مصنوعی می‌تواند نقش بسیار وسیع و مهمی در ترویج شیوه‌های پایدار در توسعه‌ی محصولات مد داشته باشد. الگوریتم‌های پیچیده می‌توانند با در نظر گرفتن عواملی مانند منابع تجدیدپذیر، قابلیت بازیافت و اثرات زیست‌محیطی، مواد پایدار را برای توسعه‌ی محصول تحلیل و توصیه کنند. این می‌تواند منجر به استفاده از متریال اولیه با ردپای کربن کمتر یا کاهش پیامد‌های زیست محیطی شود.
پلتفرم هلندی Green Story به برندها و کسب و کارهای صنعت مد کمک می‌کند تا به کمک هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل داده‌ها مد پایدار را تقویت کند و ضایعات را کاهش دهد. برندهای حوزه‌ی مد با این پلتفرم می‌توانند به داده‌های پایداری دقیق، معتبر و قابل تأیید دسترسی پیدا کنند. رویکرد داده‌محور گرین استوری اپلیکیشن جدیدی ایجاد کرده است که به کاربران اجازه می‌دهد تا تعداد دفعات پوشیدن لباس‌های خود را پیگیری کنند که به کاهش دور انداختن زودهنگام لباس‌ها کمک می‌کند. همچنین توصیه‌هایی در مورد چگونگی افزایش عمر لباس از طریق نگهداری مناسب ارائه می‌دهد.
الگوسازی خودکار
یکی از مهم‌ترین زمینه‌هایی که برای کمک به طراحی مد آماده شده است، الگوسازی خودکار است؛ فرآیند اساسی ایجاد تکه‌هایی که یک لباس را می‌سازند. از طریق مدل‌های یادگیری ماشینی که بر روی پایگاه‌داده‌های قطعات الگوی موجود آموزش دیده‌اند، سیستم‌ها اکنون می‌توانند به صورت خودکار خطوط اصلی را ترسیم کنند و آن‌ها را بر اساس مشخصات طراحی مانند نوع لباس، اندازه‌ها، ویژگی‌های کشش پارچه و موارد دیگر تنظیم کنند. این قابلیت خودکار در سرعت بخشیدن به فرآیند‌ها کمک می‌کند و در نتیجه وقت طراح را برای کارهای مفهومی سطح بالاتر آزاد می‌کند. پیوند تجزیه و تحلیل داده‌ها و خلاقیت باعث ایجاد یک ترکیب هماهنگ و قدرتمند می‌شود، جایی که هنر طراحی با دقت الگوریتم‌ها روبرو می‌شود.
تحلیل رفتار مشتری و کمک به افزایش تعامل
هوش مصنوعی به راحتی می‌تواند رفتار مصرف‌کننده، ترجیحات و الگو‌های خرید افراد را برای درک عوامل مؤثر بر انتخاب مد تجزیه و تحلیل کند. این اطلاعات به تنظیم استراتژی‌های و راه‌اندازی کمپین‌های بازاریابی و ارائه‌ی محصولاتی مطابق با انتظارات مشتری برای بهبود تجربه‌ی خرید کمک می‌کند.
تجزیه و تحلیل رقبا
هوش مصنوعی به نظارت و آنالیز استراتژی‌های رقبا در صنعت مد کمک می‌کند. با درک استراتژی‌هایی که در بازار رقیب موفق عمل می‌کنند، کسب و کارها می‌توانند رویکرد‌های خود را بر اساس ماندن در رقابت تطبیق دهند.
تقسیم‌بندی بازار
هوش مصنوعی قابلیت تقسیم‌بندی بازار بر اساس جمعیت‌شناسی، جغرافیا و سایر عوامل مرتبط را ارائه می‌دهد. این تقسیم‌بندی امکان درک دقیق‌تری از روندهای منطقه‌ای را فراهم می‌کند. این اطلاعات کمک می‌کند محصولات مد برای مخاطبان هدف خاص طراحی شوند و در نتیجه فروش بیشتر را تضمین می‌کند.
تحلیل روندها
هوش مصنوعی با استفاده از قدرت جمع آوری داده‌ها و تجزیه و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده، نقشی اساسی در متحول کردن تحلیل روندهای مد دارد. تحلیل روندهای مد شامل بررسی و ارزیابی سیستماتیک روندهای فعلی و در حال ظهور در صنعت مد است. این یک فرآیند استراتژیک است که به طراحان مد، برندها و خرده فروشان کمک می‌کند تا تصمیمات آگاهانه‌ای در مورد طراحی، تولید و بازاریابی محصولات خود بگیرند. هدف آنالیز روندها، مرتبط ماندن در بازار همیشه در حال تغییر از طریق همسوسازی محصولات با ترجیحات مصرف‌کننده و روند سبک‌های مختلف است. در ادامه به چند روشی که هوش مصنوعی می تواند فرآیند تحلیل روندهای مد را بهبود ببخشد اشاره می‌کنیم.
داده کاوی
سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند حجم وسیعی از داده‌ها را از منابع مختلف، از جمله رسانه‌های اجتماعی، وبلاگ‌های مد، نشریات آنلاین و پلتفرم‌های تجارت الکترونیک به‌طور مؤثر جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل کنند. این داده‌ها شامل اطلاعاتی در مورد ترجیحات مصرف‌کننده و شناسایی سبک پوشش ترند شده و روندهای نوظهور است.
الگو‌شناسی
هوش مصنوعی از الگوریتم‌های تشخیص الگوی پیشرفته برای شناسایی مضامین، رنگ‌ها، سبک‌ها و موتیف‌های تکرارشونده در مجموعه داده‌های مختلف استفاده می‌کند. این علاوه بر به شناسایی روندهای در حال ظهور، به درک نحوه‌ی تکامل و پیش روی ترجیحات مد هم کمک می‌کند.
نظارت در زمان واقعی
ابزار‌های هوش مصنوعی می‌توانند جریان‌های داده در زمان واقعی را پردازش و تحلیل کنند و بینش‌های لحظه‌ای را در مورد تغییر شرایط بازار و رفتار مصرف‌کننده ارائه دهند. امکان نظارت در زمان واقعی پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی و وب سایت‌های مرتبط، در صنایع پرسرعتی که الگو‌های تقاضا می‌توانند به سرعت تغییر کنند، بسیار مهم است. با ردیابی هشتگ‌ها، نام‌گذاری‌ها و معیار‌های تعامل، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند بینش‌هایی فوری در مورد روند‌هایی که در حال جلب توجه و محبوبیت بیشتر هستند ارائه دهند.
ارائه‌ی آنالیزهای پیش‌بینی‌کننده
هوش مصنوعی با تحلیل عوامل مختلفی که بر تقاضا تأثیر می‌گذارند، مانند فصلی بودن، شناسایی داده‌های فروش تاریخی، روند بازار، شاخص‌های اقتصادی و رویداد‌های خارجی، تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده‌ی بسیار مفیدی را در اختیار صنعت مد می‌گذارد. این تحلیل‌ها امکان درک جامع‌تر و پویاتر از عوامل مؤثر بر تقاضا را فراهم می‌کند که چه سبک‌ها، رنگ‌ها یا طرح‌هایی احتمالاً مورد تقاضا هستند.
هوش مصنوعی در این زمینه در مقایسه با روش‌های آماری سنتی که ممکن است برای گرفتن الگو‌های غیرخطی یا پویا با مشکل مواجه شود بسیار ارزشمند است و به سازمان‌ها کمک می‌کند تا سطح موجودی را بهینه‌سازی کنند. این مسئله می‌تواند در بهبود زنجیره‌ی تامین و به حداقل رساندن تولید بیش از حد هم کمک کند، مسأله‌ای مهم در صنعت مد که موجب آسیب‌های زیست محیطی زیادی شده است. با تولید مطابق با تقاضای پیش‌بینی‌شده، برندهای مد می‌توانند ضایعات را کاهش داده و به سمت شیوه‌های پایدارتر بروند.
به نقل از FIT Newsroom پلتفرم هوش مصنوعی Heuritech از علم یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل روزانه میلیون‌ها تصویر از رسانه‌های اجتماعی و وب استفاده می‌کند و به برند‌هایی مانند لویی ویتون و دیور کمک می‌کند تا روندها را پیش‌بینی و تولیدات خود را بر این اساس هماهنگ کنند. به طور مشابه، پلتفرم‌های Edited و WGSN، دو آژانس اصلی پیش‌بینی روند، از هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های سایت‌های تجارت الکترونیک، نمایش‌های مد و رسانه‌های اجتماعی استفاده می‌کنند و با این کار بینش‌های عملی را برای برندها در سراسر جهان ارائه می‌کنند.
کنترل کیفیت و بازرسی خودکار
کنترل کیفیت در توسعه‌ی محصولات مد، به فرآیند سیستماتیک حصول اطمینان از اینکه محصولات در حال توسعه مطابق با استاندارد‌ها و مشخصات از پیش تعریف شده هستند، اشاره دارد. این یک جنبه‌ی حیاتی از کل چرخه‌ی عمر هر محصول است. از مرحله‌ی طراحی و نمونه‌سازی تا تولید، توزیع و در نهایت رسیدن محصول به مصرف‌کنندگان نهایی، هدف کنترل کیفیت، ارائه‌ی محصولاتی است که از نظر طراحی، ساخت، دوام و عملکرد کلی، انتظارات مشتری را یا فراتر از آن را برآورده کند.
با استفاده از الگوریتم‌های قدرتمند، هوش مصنوعی می‌تواند الگو‌ها را شناسایی و وظایف را خودکار کند که منجر به کنترل کیفیت کارآمدتر و دقیق‌تر می‌شود. سیستم‌های بینایی کامپیوتری مبتنی بر هوش مصنوعی هم می‌توانند به طور خودکار جنبه‌های بصری محصولات را بررسی کنند. این شامل شناسایی عیوب، بی‌نظمی‌ها یا تغییرات رنگ، دوخت و طرز کار کلی است. بازرسی خودکار اتکا به کار دستی را کاهش می‌دهد، روند را سرعت می‌بخشد و نتایج ثابتی را ارائه می‌دهد.
امتحان کردن مجازی لباس
انقلاب بزرگ هوش مصنوعی در صنعت مد امکان امتحان کردن لباس‌ها و شخصی‌سازی کردن آن است که تا به امروز در حال دگرگونی و توسعه است. بر اساس یک مطالعه از IBM، حدود ، ۵۲ درصد از زنان نسل Z دوست دارند ابزارهایی را استفاده کنند که به آن‌ها امکان می‌دهد محصولات را برای خودشان سفارشی کنند.
با گنجاندن فناوری‌های بینایی هوش مصنوعی در آزمایش‌ها و ارتباطات مجازی، برندهای مد نه تنها می‌توانند یک تجربه‌ی خرید آنلاین جذاب و همه‌جانبه را ارائه دهند، بلکه با کمک به مشتریان در تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر خرید، احتمال بازگشت کالا را هم کاهش دهند. در ادامه زمینه‌های مختلف تست مجازی لباس که از طریق هوش مصنوعی متحول شده‌اند را بررسی خواهیم کرد.
اندازه‌گیری و آنالیز بدن
هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از تصاویر یا ویدیو‌های آپلود شده توسط کاربران، ابعاد بدن را به دقت اندازه‌گیری و تجزیه و تحلیل کند. همچنین امکان ایجاد اتاق‌های اتصال مجازی را فراهم کند که در آن کاربران می‌توانند نحوه‌ی ظاهر پایانی لباس را در آواتار‌های دیجیتال خود یا خود واقعیشان در آینه‌های دیجیتال تجسم کنند. شبیه‌سازی لباس به کمک هوش مصنوعی می‌تواند درک کاملی از نحوه‌ی پوشش و حرکت پارچه‌ها را در اختیار بگذارد و نمایشی از نحوه‌ی رفتار لباس واقعی ارائه دهد.
YourFit یک کاربرد چشمگیر از هوش مصنوعی و فناوری سه بعدی برای تجسم نحوه‌ی تناسب لباس روی بدن مشتری است. مشتریان به سادگی می‌توانند دو عکس از خود را در این اپلیکیشن آپلود کنند و YourFit یک مدل سه بعدی دقیق ایجاد می‌کند و به خریداران اجازه می‌دهد تا به طور مجازی اقلام مختلف لباس را امتحان کنند. این شبیه به داشتن یک اتاق شخصی روی صفحه نمایش شما است که خرید آنلاین را جذاب‌تر و کارآمدتر می‌کند.
ارائه‌ی توصیه‌های شخصی
هوش مصنوعی می‌تواند توصیه‌هایی برای محصول شخصی‌سازی شده ارائه دهد و احتمال رضایت مشتری را افزایش دهد. در طول تست مجازی لباس، می‌تواند حالات چهره و احساسات را برای ارزیابی واکنش کاربران به سبک‌های مختلف تجزیه و تحلیل کند و برای اصلاح توصیه‌ها و درک بهتر ترجیحات مشتری استفاده کند.
هوش مصنوعی شمشیری دولبه برای صنعت مد
از آنجایی که هوش مصنوعی به خوبی می‌داند چگونه از طریق داده‌ها روی مصرف‌کننده اثر بگذارد، ممکن است بسیاری از کسب و کارها را کنار بزند و نیاز به منابع انسانی را به حداقل برساند. همچنین ممکن است باعث رونق کار افراد سودجو که در تلاش برای کپی کردن محصولات لوکس هستند، شود. با این حال اشتیاق به سازگار شدن و بهره‌مندی از هوش مصنوعی بسیار بیشتر از ترس از آن است. زیرا همین هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های کپی و تفلبی را رصد و شناسایی کند. همچنین بسیاری از افراد معتقدند هوش مصنوعی نمی‌تواند جایگزین خلاقیت و طراحی انسانی شود چرا که زیبایی و جذابیت در نقص‌های طبیعی و نه در کامل و بی‌نقص بودن دستگاه‌های کامپیوتری است.
سخن پایانی
بدون شک تأثیر هوش مصنوعی بر توسعه‌ی محصولات مد، چشم‌انداز این صنعت را تغییر داده و عصری از نوآوری و کارایی بی‌سابقه‌ای را آغاز کرده است. همانطور که شاهد مشارکت رو به رشد بین فناوری و صنعت مد هستیم، بدیهی است که افق احتمالات نامحدود باشد.
طراحان این اختیار را دارند که مرز‌های جدیدی را کشف کنند و خطوط بین حوزه‌ی فیزیکی و دیجیتالی را محو کنند. ورود هوش مصنوعی در دنیای مد چیزی بیش از یک روند زودگذر است. با استفاده از آن، صنعت مد در حال تبدیل شدن از یک صنعت واکنش‌گرای سنتی به صنعتی فعال و پیش‌بینی‌کننده است و راه را برای آینده‌ای با صنعت مد مصرف‌کننده‌محور و پایدارتر هموار می‌کند.
منابع: 3dlook, techpacker, fashionnetwork, medium, forbes, medium
