A study of generative artificial intelligence' applications and industrial design of robots to innovate a prototype used in textile design and printing | ||
| International Design Journal | ||
| Article 20, Volume 14, Issue 3 - Serial Number 61, May and June 2024, Pages 285-302 PDF (972.84 K) | ||
| Document Type: Original Article | ||
| DOI: 10.21608/idj.2024.348528 | ||
| Authors | ||
| Heba Mohamed Okasha Abu Elkamal Elsayegh1; Magdoline El-Sayed Hassaneen2 | ||
| 1Associate Professor at Textile Printing, Dyeing and Finishing Department - Faculty of Applied Arts- Benha University- Egypt | ||
| 2Associate Professor at Industrial Design Department- Faculty of Applied Arts – Benha University – Egypt - | ||
| Abstract | ||
| This Analytical study concerns with analysis some new technologies trends and the latest of Generative AI and Robotics worldwide which can be used in textile designing and printing industry, and make major difference to increase the efficiency of the production, studying the effect in Design, Data color, color ways, Bespoke printing designs (tailored to one's needs) and Development of Innovative Technologies and Products because. In theory, if you combine generative AI and a robot, you get an artificially intelligent robot with a high level of automation; it will act like smart robots, able to optimize tasks it is assigned to do. Generative AI models are based on deep learning techniques and use neural networks and architectures to create new data based on the data in the training set; it includes building these models Basic steps, the most prominent of which are: preparing data, building the model, testing the model, publishing the model, and improving the model. Generative AI is a subfield of deep learning uses networking technologies, deep neural simulation ability Humans create new data, or original and innovative content in designing ……etc. Textile designers can use algorithms to explore new alternative designs and characteristics of fabrics. The study conducted innovative idea for arm prototype depend on automated system worked by generative AI (trained model to make machine learning) in creating new one piece and repeated designs with many color themes and implemented on fabrics by using silk screen printing. The research problem: How to benefit from generative AI and robotics' industrial design to automate textile designing & silk screen printing to achieving textile printing automation, achieving sustainability, improve and increase efficiency and productivity, also to reduce Textile printing industry footprint and all kinds of waste. The research importance: The utilization and combining generative AI and arm robot with a high level of automation; potential to generate new prospects in textile industry, to facilitate the process of Textile designing & printing by getting an artificially intelligent arm robot, will act like smart robots, able to optimize tasks it is assigned to do. The research Objectives: Proposed and innovate idea of industrial prototype arm robot that could be used in textile designing and silk screen printing and Automate the design process and printing silk screen process by using generative AI to reduce Textile printing industry footprint. تهتم هذه الدراسة بتحليل بعض اتجاهات التقنيات الجديدة وأحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدى والروبوتات في العالم ، والتي يمكن استخدامها والاستفادة من امكانياتها في صناعة تصميم وطباعة المنسوجات ، وإحداث فرق كبير في زيادة كفاءة الإنتاج، ودراسة التأثير في التصميم وبيانات علم اللون والمجموعات اللونية وتصميمات الطباعة المخصصة (المصممة خصيصًا لتلبية احتياجات الفرد) وتطوير التقنيات والمنتجات المبتكرة. وانه لو من المعلوم من الناحية النظرية، انك إذا قمت بدمج امكانيات الذكاء الاصطناعي التوليدي والروبوت، فستحصل على روبوت ذو ذكاء اصطناعي يتمتع بمستوى عالٍ من الأتمتة؛ وسوف تعمل مثل الروبوتات الذكية، القادرة على تحسين المهام المكلفة بها بكفاءة عالية. وتعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية على تقنيات التعلم العميق وتستخدم الشبكات العصبية والبنيات لإنشاء بيانات جديدة بناءً على البيانات الموجودة في مجموعة التدريب؛ ويتضمن بناء هذه النماذج خطوات أساسية، ومن أبرزها: إعداد البيانات، وبناء النموذج، واختبار النموذج، ونشر النموذج، وتحسين النموذج. ان الذكاء الاصطناعي التوليدي هو مجال فرعي من التعلم العميق الذي يستخدم تقنيات الشبكات، وقدرة المحاكاة العصبية العميقة التي يقوم البشر بإنشاء بيانات جديدة، أو محتوى أصلي ومبتكر في التصميم ……إلخ. ويمكن لمصممي المنسوجات استخدام الخوارزميات لاستكشاف وابداع تصميمات جديدة، وكذلك استخدام خصائص جديدة للأقمشة. وكيف يمكننا تحقيق الاستدامة من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدى والروبوتات في صناعة طباعة المنسوجات لرفع الكفاءة والإنتاجية وتقليل الفواقد وتحسين المهام وتحقيق الاستدامة؟ لأن صناعة طباعة المنسوجات تعد ثالث أكبر مصدر لتدهور وتلوث المياه واستخدام الأراضي من خلال العديد من الإحصائيات. تشير التقديرات إلى أن صناعة الأزياء ككل مسؤولة عن 10% من انبعاثات الكربون العالمية، وتأخذ طباعة المنسوجات جزءًا كبيرًا من ذلك بسبب المواد الكيميائية والصباغة وطرق الطباعة المختلفة من خلال عينات ألوان التصميمات المختلفة والإنتاج. ومن المحتمل أن يكون نطاق الروبوتات الذكية ذات التعلم العميق من خلال الذكاء الاصطناعي التوليدي في التصنيع، والمعروف أيضًا باسم Industry 4.0، أكثر تحولًا وفاعلية في طباعة المنسوجات لنفس الأسباب السابقة. كما تركز الدراسة على أهمية التصميم الصناعي للروبوتات في التنفيذ وتحقيق الأداء العالي فى مجال طباعة المنسوجات. وتعد طباعة التصميمات على الاقمشة هى إحدى المهام الأساسية في صناعة الملابس والازياء. وفي كثير من الحالات، يكون التصميم المطبوع هو الفرق الوحيد بين خطوط الإنتاج ذات الصلة ببعض وتكون مرحلة الطباعة مرحلة مهمة جدا . تعتبر الروبوتات مثالية للطباعة والرسم حيث يمكن برمجة المسارات المعقدة لتحقيق الإنتاجية والكفاءة والابتكار في صناعة طباعة المنسوجات. الكلمات المفتاحية: الذكاء الاصطناعي التوليدي – صناعة طباعة المنسوجات – التصميم الصناعي – الروبوتات – الاستدامة – الكفاءة في طباعة المنسوجات – التعلم العميق للآلة مشكلة البحث: - يمكن تلخيصها في محاولة الإجابة على السؤال التالي: كيفية الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي والتصميم الصناعي للروبوتات لأتمتة تصميم وطباعة المنسوجات باستخدام الشاشة الحريرية لتحقيق أتمتة طباعة المنسوجات والاستدامة وتحسين وزيادة الكفاءة والإنتاجية، وكذلك الحد من البصمة الكربونية لصناعة طباعة المنسوجات والمخلفات والفواقد بكافة أنواعها التي تمثل جزء كبير من التلوث والاستهلاك من (المياه والطاقة والمال والجهد) الذي يحدث خلال عملية التصنيع، والعيوب التى تحدث في مراحل الطباعة بدءاً من تصميم المنسوجات أهداف البحث: - دراسة تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي والروبوتات الصناعية في مجال طباعة المنسوجات. - منهجية استخدام إمكانيات الذكاء الاصطناعي التوليدي وروبوتات التصميم الصناعي لتسهيل عملية طباعة المنسوجات باستخدام التعلم الآلي العميق. - فكرة مقترحة ومبتكرة للروبوت الصناعي النموذجي الذي يمكن استخدامه في تصميم المنسوجات وطباعة الشاشة الحريرية من خلال أتمتة عملية التصميم وطباعة الشاشة الحريرية باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتقليل أثر صناعة طباعة المنسوجات. أهمية البحث : الاستفادة والجمع بين تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي واستخدام الروبوت بمستوى عالٍ من الأتمتة؛ والقدرة على توليد افكار تصميمية جديدة، لتسهيل عملية تصميم وطباعة المنسوجات من خلال الحصول على روبوت ذو ذكاء اصطناعي توليدى( الروبوتات الذكية)، قادر على تحسين المهام الموكلة إليه والقيام بها على اكمل وجه. فروض البحث : - افترضت الدراسة أن خطوات بناء نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام التعلم الآلي والعميق المبني على أساس نماذج التدريب، يمكن أن تساعد في أتمتة صناعة طباعة النسيج. - افترضت الدراسة أن الفكرة المقترحة والمبتكرة لنموذج أولي للروبوت ذو الذراع الصناعية، والذي يمكن استخدامه في تصميم المنسوجات وتنفيذ الطباعة باستخدام الشاشة الحريرية، يمكن أن تساعد في تقليل الهدر، وزيادة الكفاءة والإنتاجية....الخ. - افترضت الدراسة أن أتمتة عملية التصميم وطباعة خطوات الشاشة الحريرية باستخدام روبوت الذراع الذكي يمكن أن يؤدي إلى تقليل البصمة الكربونية لطباعة المنسوجات . منهجية البحث - المنهج الوصفي التحليلي : من خلال دراسة بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي والروبوتات الصناعية في مجال صناعة طباعة النسيج، ومدى تأثيرها المتسارع على هذا المجال خلال السنوات السابقة. - المنهج التطبيقى التجريبى: من خلال توليد عدة تصميمات تعتمد على الذكاء الاصطناعى من خلال اربع انماط ونتائج ذلك. - ويتضمن المنهج التوضيحي توضيح فكرة الباحثين المقترحة لروبوتات الذراع والتي يمكن استخدامها في تنفيذ عينات طباعة المنسوجات وطباعة القطعة الواحدة في مصانع طباعة المنسوجات ويمكن استخدامها أيضًا في الشركات الناشئة في مجال صناعة الملابس المطبوعة. حدود البحث الحدود الزمنية : تقتصر الدراسة على منهجية وتطبيقات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي والروبوتات في صناعة طباعة المنسوجات في السنوات الاخيرة. - الحدود المكانية : إمكانية تنفيذ واستخدام الذراع الروبوتية المقترحة في مصانع طباعة المنسوجات لطباعة العينات بالشبلونات الحريرية وكذلك الشركات الناشئة في مجال صناعة الملابس. - الحدود الموضوعية : الاستفادة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدى والتصميم الصناعي للروبوتات في مجال طباعة وصناعة المنسوجات. | ||
| Keywords | ||
| Generative AI; Textile printing industry; Industrial Design; Robotics; Sustainability; Efficiency in textile printing; Machine deep learning | ||
|
Supplementary Files
|
||
| References | ||
|
1- Topics European parliament (2023).The impact of textile production and waste on the environment (infographics). https://www.europarl.europa.eu/news/en/headlines/society/20201208STO93327/the-impact-of-textile-production-and-waste-on-the-environment-infographics. Accessed 15 December 2023.
2- Martina Igini (2023). 10 Concerning Fast Fashion Waste Statistics. https://earth.org/statistics-about-fast-fashion-waste Accessed 20 Sep 2023.
2- Martina Igini (2023). 10 Concerning Fast Fashion Waste Statistics. https://earth.org/statistics-about-fast-fashion-waste Accessed 20 Sep 2023.
3- Syndell (2023). Future of Manufacturing: Industry 4.0's AI and IoT Evolution. https://www.linkedin.com/pulse/future-manufacturing-industry-40s-ai-iot-evolution-syndell-fwdvc/?trk=public_post. Accessed 18 Sep 2023.
4- Alex Owen-Hill(2020). 9Excellent Robot Applications in the Textile Industry. https://robodk.com/blog/robot-applications-textile-industry/.Accessed 20 Sep 2023.
5- Teresa Fischer (2022). Textile turning point: Robotics for the apparel industry. https://www.kuka.com/en-de/company/iimagazine/2022/robotics-for-the-apparel-industry. Accessed 20 Sep 2023.
6- Anjoum s(2023).Generative AI. Global IT Infrastructure Operations & Cyber Security.https://www.linkedin.com/pulse/generative-ai-anjoum-sirohhi-poxgf/. Accessed 15 Sep 2023.
7- Thomas H. Davenport and Nitin Mittal(2022).How Generative AI Is Changing Creative Work. https://hbr.org/2022/11/how-generative-ai-is-changing-creative-work. Accessed 15 Sep 2023.
8- What is Generative AI? (2024). https://www.nvidia.com/en-us/glossary/generative-ai/.Accessed 10 Jan 2024.
9- What is Generative AI? https://www.teradata.com/insights/ai-and-machine-learning/generative-ai. Accessed 15 Sep 2023.
10- Tamas Cser(2023). Learning about Deep Learning: Neural Network Architectures and Generative Models. https://www.functionize.com/blog/neural-network-architectures-and-generative-models-part1. Accessed 20 Sep 2023.
11- Kim Martineau (2023). What is generative AI?. https://research.ibm.com/blog/what-is-generative-AI. Accessed 17 Sep 2023.
12- George Lawton (2023). What is generative AI? Everything you need to know. https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/generative-AI. . Accessed 17 Sep 2023.
13- Akash Takyar (2023). Understanding generative AI models: A comprehensive overview. https://www.leewayhertz.com/generative-ai-models/. Accessed 20 Oct 2023.
14- Hiren Dhaduk (2023). How Generative AI works?: Deep dive into Models. https://www.simform.com/blog/how-does-generative-ai-work/. Accessed 15 Jan 2024.
Greg Pavlik (2023).What is Generative AI? How Does It Work?. https://www.oracle.com/artificial-intelligence/generative-ai/what-is-generative-ai/. Accessed 15 Nov 2023. | ||
|
Statistics Article View: 3,190 PDF Download: 1,061 |
||
