A Fashable reimagina o futuro do design de moda com o Azure Machine Learning e o Pytorch

A Fashable, com sede em Portugal, está a revolucionar a indústria da moda através da IA. A produção não sustentável, inventário não vendido, e longos ciclos de produção são questões comuns na indústria da moda. Mas, segundo Orlando Ribas Fernandes, Co-Fundador e CEO da Fashable, todos estes desafios podem ser resolvidos com a ajuda da tecnologia. Através da utilização do Azure Machine Learning, um serviço de nível empresarial para o ciclo de vida ponto a ponto de aprendizagem automática, e do PyTorch, uma estrutura aberta de aprendizagem de machine learning, a Fashable criou um algoritmo de IA que gera designs de roupa originais, ajudando as empresas de moda a satisfazer a procura dos clientes, a chegar mais rapidamente ao mercado, e a reduzir o desperdício de vestuário.

“O PyTorch e o Azure Machine Learning são a combinação perfeita para a nossa equipa de investigação alcançar os seus objetivos, poupando-lhes tempo para criar inovação disruptiva.” – Orlando Ribas Fernandes, Co-Fundador e CEO da Fashable.

Uma explosão de estilo

O mundo adora a moda. A moda é uma das indústrias que mais cresce, das mais lucrativas e das mais exigentes, com elevadas expectativas em relação a taxas de lucro rápidas, designs criativos, e um número interminável de novos estilos.

Mas o que está por detrás da explosão da produção? Alguns especialistas apontam para a “moda rápida”, o termo utilizado para descrever o fabrico em massa de estilos de passarelas de forma rápida e barata. Enquanto um designer de luxo pode levar meses (ou anos) a desenhar e produzir uma colecção, as marcas de moda rápida podem fazê-lo numa fracção do tempo e, graças à mão-de-obra e materiais mais baratos, por uma fracção do custo.

Uma trajetória instável

De certo modo, a moda rápida é conveniente para os clientes porque podem comprar looks de designer por um valor menor. Mas os críticos argumentam que este é um fator que levou ao aumento da “cultura descartável”, com alguns estudos a indicar que o consumidor médio descarta um artigo de vestuário após apenas sete a dez anos de uso.

Mas o que acontece quando a produção de vestuário cresce e o seu ciclo de vida decresce? Um problema crescente de aterros sanitários. Por exemplo, os Estados Unidos deitam fora, todos os anos, 21.6 mil milhões de libras em resíduos têxteis.

Num mundo cada vez mais preocupado com a sustentabilidade, os estilistas de moda precisam de encontrar uma forma de satisfazer a procura, reduzindo ao mesmo tempo a quantidade de resíduos.

Trazer a mudança externa para uma indústria interna

Orlando Ribas Fernandes, Co-Fundador e CEO da Fashable, é o primeiro a admitir que é um forasteiro da indústria da moda. Com um mestrado em Inteligência Artificial e Sistemas Inteligentes, está há muito tempo obcecado com o potencial da IA e do machine learning para transformar os vários tipos de indústrias e criar mudanças positivas no mundo. “A minha formação é em tecnologia, e trabalho em investigação e desenvolvimento de inteligência artificial há 15 anos. Há alguns anos atrás, lançámos uma iniciativa de investigação em conjunto com a Microsoft para construir novas tecnologias inovadoras. Depois de termos construído o nosso modelo, percebemos que os designers de moda podem usar a nossa tecnologia de IA para trabalhar diretamente com os seus clientes, o que, para nós, não tem preço. Assim, quisemos mostrar uma nova perspectiva à indústria através do poder da IA“.

A aplicação Fashable AI pode criar dezenas de designs originais de vestuário gerado por IA em minutos, sem a necessidade de material real. O passo seguinte foi encontrar uma plataforma que suportasse a aplicação. “Quando começámos a trabalhar na nossa tecnologia de IA, uma das nossas necessidades era ter uma plataforma e uma estrutura de aprendizagem detalhada que se alinhasse com a nossa visão e estratégia. Queríamos uma plataforma que pudesse dar à nossa equipa as ferramentas necessárias para explorar novas fronteiras inovadoras. Foi o caso do PyTorch e do Microsoft Azure Machine Learning“, diz Orlando Fernandes.

Graças ao PyTorch, a Fashable utiliza uma estrutura de machine learning de código aberto que é poderosa, flexível, e rápida, e que possui uma extensa comunidade de developers. O PyTorch no Microsoft Azure está optimizado para cargas de trabalho de aprendizagem profunda sem a necessidade de configurações ambientais enfadonhas. O Azure Machine Learning oferece um suporte massivo de GPU e uma integração e interoperação nativas, portanto a equipa de investigação da organização já não têm a necessidade de criar ambientes complexos para a construção e implementação de modelos baseados em imagens. “Consumimos muitos GPUs a treinar os nossos modelos, e somos uma pequena start-up que não tem a capacidade de fazer grandes investimentos iniciais nesse tipo de máquinas, por isso foi super importante encontrar algo que pudesse suportar a utilização de GPU de uma forma rentável. O Azure ajuda-nos a treinar os nossos modelos sem fazer esse tipo de investimento e ajuda a nossa equipa de investigação a trabalhar mais rapidamente“, diz-nos Orlando Fernandes. A Fashable reduziu os custos de formação através da utilização de máquinas virtuais de baixa prioridade dentro do Azure Machine Learning Studio. A combinação do Azure Machine Learning e do PyTorch proporciona também um ambiente para acelerar e gerir os ciclos de vida dos projetos de machine learning da Fashable através das suas funcionalidades de MLOps.

Diagrama da arquitetura da Fashable

A Fashable também beneficiou da execução do seu modelo com a implementação Distributed Data-Parallel com o Azure Container for PyTorch (ACPT). “Conseguimos executar com sucesso o modelo com nós multi-modais e obter os resultados de forma eficaz e eficiente. Quando utilizámos outro ambiente sem ser o ACPT, não fomos capazes de o executar“, diz Orlando Fernandes.

Moda rápida sustentável

Para criar uma nova colecção de moda é necessário muito tempo, dinheiro, e materiais. As tendências da moda são imprevisíveis, tornando difícil para os estilistas prever quanto do seu inventário vai ser vendido.

O Fashable descarta grande parte do trabalho manual e de decisões não fundamentadas. A sua IA é composta por diferentes redes neurais que consumem dados de múltiplas fontes como redes sociais ou sites de comércio e retalho para aprender sobre tendências, estilos, e tipos de vestuário. Os modelos estão constantemente a aprender o que está na moda versus o que está fora de moda e podem melhorar visualmente o design digital em tempo real, como encurtar as mangas de um vestido ou mudar um padrão de listas para um padrão de pontos.

Designs da Fashable gerados por IA

Os designers podem utilizar estas criações nas redes social para efetuarem testes A/B diretamente com os seus clientes, ajudando-os a medir o seu interesse e a prever o nível de procura antes de entrarem em fase de produção. No passado, a produção de uma nova colecção demorava meses, desde o design até às lojas, com a Fashable este processo demora apenas alguns minutos. Os designers podem criar peças inovadoras, vendê-las diretamente aos seus clientes e fazer uma previsão da procura sem desperdiçar um único pedaço de tecido.

Um futuro inteligente

Embora a Fashable esteja a utilizar a sua tecnologia para a moda, Orlando Fernandes diz que a organização está a começar a aplicá-la a outros áreas como os cuidados de saúde, o fabrico, e o metaverso.

Nos cuidados de saúde, a IA da Fashable pode ser usada para ajudar em áreas como a detecção do cancro do pulmão. O modelo da Fashable pode ler radiografias de pulmões saudáveis e doentes para aprender a reconhecer sinais de cancro e outras doenças. Orlando Fernandes acredita que a IA pode ajudar a melhorar a qualidade e precisão dos diagnósticos médicos, ajudando os pacientes a receber tratamento médico mais cedo para a sua doença.

De acordo com Orlando Fernandes, o futuro da inteligência artificial combinada com o engenho humano é brilhante. “Eu adoro a IA. E acredito verdadeiramente que quando é usada para o bem, pode ajudar a salvar vidas e a mudar o mundo“.

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