{"id":810281,"date":"2023-03-22T13:57:35","date_gmt":"2023-03-22T12:57:35","guid":{"rendered":"https:\/\/pulse.microsoft.com\/?p=810281"},"modified":"2023-03-22T14:06:57","modified_gmt":"2023-03-22T13:06:57","slug":"fa2-a-fashable-reimagina-o-futuro-do-design-de-moda-com-o-azure-machine-learning-e-pytorch","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pulse.microsoft.com\/pt-pt\/transform-pt-pt\/na\/fa2-a-fashable-reimagina-o-futuro-do-design-de-moda-com-o-azure-machine-learning-e-pytorch\/","title":{"rendered":"A Fashable reimagina o futuro do design de moda com o Azure Machine Learning e o Pytorch"},"content":{"rendered":"

A Fashable, com sede em Portugal, est\u00e1 a revolucionar a ind\u00fastria da moda atrav\u00e9s da IA. A produ\u00e7\u00e3o n\u00e3o sustent\u00e1vel, invent\u00e1rio n\u00e3o vendido, e longos ciclos de produ\u00e7\u00e3o s\u00e3o quest\u00f5es comuns na ind\u00fastria da moda. Mas, segundo Orlando Ribas Fernandes, Co-Fundador e CEO da Fashable, todos estes desafios podem ser resolvidos com a ajuda da tecnologia. Atrav\u00e9s da utiliza\u00e7\u00e3o do Azure Machine Learning, um servi\u00e7o de n\u00edvel empresarial para o ciclo de vida ponto a ponto de aprendizagem autom\u00e1tica, e do PyTorch, uma estrutura aberta de aprendizagem de machine learning<\/em>, 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 desperd\u00edcio de vestu\u00e1rio.<\/p>\n

“O PyTorch e o Azure Machine Learning s\u00e3o a combina\u00e7\u00e3o perfeita para a nossa equipa de investiga\u00e7\u00e3o alcan\u00e7ar os seus objetivos, poupando-lhes tempo para criar inova\u00e7\u00e3o disruptiva.<\/em>” – Orlando Ribas Fernandes, Co-Fundador e CEO da Fashable.<\/p>\n

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Uma explos\u00e3o de estilo<\/h2>\n

O mundo adora a moda. A moda \u00e9 uma das ind\u00fastrias que mais cresce, das mais lucrativas e das mais exigentes, com elevadas expectativas em rela\u00e7\u00e3o a taxas de lucro r\u00e1pidas, designs criativos, e um n\u00famero intermin\u00e1vel de novos estilos.<\/p>\n

Mas o que est\u00e1 por detr\u00e1s da explos\u00e3o da produ\u00e7\u00e3o? Alguns especialistas apontam para a “moda r\u00e1pida”, o termo utilizado para descrever o fabrico em massa de estilos de passarelas de forma r\u00e1pida e barata. Enquanto um designer de luxo pode levar meses (ou anos) a desenhar e produzir uma colec\u00e7\u00e3o, as marcas de moda r\u00e1pida podem faz\u00ea-lo numa frac\u00e7\u00e3o do tempo e, gra\u00e7as \u00e0 m\u00e3o-de-obra e materiais mais baratos, por uma frac\u00e7\u00e3o do custo.<\/p>\n

Uma trajet\u00f3ria inst\u00e1vel<\/h2>\n

De certo modo, a moda r\u00e1pida \u00e9 conveniente para os clientes porque podem comprar looks de designer por um valor menor. Mas os cr\u00edticos argumentam que este \u00e9 um fator que levou ao aumento da “cultura descart\u00e1vel”, com alguns estudos a indicar que o consumidor m\u00e9dio descarta um artigo de vestu\u00e1rio ap\u00f3s apenas sete a dez anos de uso.<\/p>\n

Mas o que acontece quando a produ\u00e7\u00e3o de vestu\u00e1rio cresce e o seu ciclo de vida decresce? Um problema crescente de aterros sanit\u00e1rios. Por exemplo, os Estados Unidos deitam fora, todos os anos, 21.6 mil milh\u00f5es de libras em res\u00edduos t\u00eaxteis.<\/p>\n

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 res\u00edduos.<\/p>\n

Trazer a mudan\u00e7a externa para uma ind\u00fastria interna<\/h2>\n

Orlando Ribas Fernandes, Co-Fundador e CEO da Fashable, \u00e9 o primeiro a admitir que \u00e9 um forasteiro da ind\u00fastria da moda. Com um mestrado em Intelig\u00eancia Artificial e Sistemas Inteligentes, est\u00e1 h\u00e1 muito tempo obcecado com o potencial da IA e do machine learning<\/em> para transformar os v\u00e1rios tipos de ind\u00fastrias e criar mudan\u00e7as positivas no mundo. “A minha forma\u00e7\u00e3o \u00e9 em tecnologia, e trabalho em investiga\u00e7\u00e3o e desenvolvimento de intelig\u00eancia artificial h\u00e1 15 anos. H\u00e1 alguns anos atr\u00e1s, lan\u00e7\u00e1mos uma iniciativa de investiga\u00e7\u00e3o em conjunto com a Microsoft para construir novas tecnologias inovadoras. Depois de termos constru\u00eddo 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 n\u00f3s, n\u00e3o tem pre\u00e7o. Assim, quisemos mostrar uma nova perspectiva \u00e0 ind\u00fastria atrav\u00e9s do poder da IA<\/em>“.<\/p>\n

A aplica\u00e7\u00e3o Fashable AI pode criar dezenas de designs originais de vestu\u00e1rio gerado por IA em minutos, sem a necessidade de material real. O passo seguinte foi encontrar uma plataforma que suportasse a aplica\u00e7\u00e3o. “Quando come\u00e7\u00e1mos 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 vis\u00e3o e estrat\u00e9gia. Quer\u00edamos uma plataforma que pudesse dar \u00e0 nossa equipa as ferramentas necess\u00e1rias para explorar novas fronteiras inovadoras. Foi o caso do PyTorch<\/a> e do Microsoft Azure Machine Learning<\/a><\/em>“, diz Orlando Fernandes.<\/p>\n

Gra\u00e7as ao PyTorch, a Fashable utiliza uma estrutura de machine learning<\/em> de c\u00f3digo aberto que \u00e9 poderosa, flex\u00edvel, e r\u00e1pida, e que possui uma extensa comunidade de developers<\/em>. O PyTorch no Microsoft Azure est\u00e1 optimizado para cargas de trabalho de aprendizagem profunda sem a necessidade de configura\u00e7\u00f5es ambientais enfadonhas. O Azure Machine Learning oferece um suporte massivo de GPU e uma integra\u00e7\u00e3o e interopera\u00e7\u00e3o nativas, portanto a equipa de investiga\u00e7\u00e3o da organiza\u00e7\u00e3o j\u00e1 n\u00e3o t\u00eam a necessidade de criar ambientes complexos para a constru\u00e7\u00e3o e implementa\u00e7\u00e3o de modelos baseados em imagens. “Consumimos muitos GPUs a treinar os nossos modelos, e somos uma pequena start-up que n\u00e3o tem a capacidade de fazer grandes investimentos iniciais nesse tipo de m\u00e1quinas, por isso foi super importante encontrar algo que pudesse suportar a utiliza\u00e7\u00e3o de GPU de uma forma rent\u00e1vel. O Azure ajuda-nos a treinar os nossos modelos sem fazer esse tipo de investimento e ajuda a nossa equipa de investiga\u00e7\u00e3o a trabalhar mais rapidamente<\/em>“, diz-nos Orlando Fernandes. A Fashable reduziu os custos de forma\u00e7\u00e3o atrav\u00e9s da utiliza\u00e7\u00e3o de m\u00e1quinas virtuais de baixa prioridade dentro do Azure Machine Learning Studio. A combina\u00e7\u00e3o do Azure Machine Learning e do PyTorch proporciona tamb\u00e9m um ambiente para acelerar e gerir os ciclos de vida dos projetos de machine learning<\/em> da Fashable atrav\u00e9s das suas funcionalidades de MLOps.<\/p>\n

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Diagrama da arquitetura da Fashable<\/p><\/div>\n

A Fashable tamb\u00e9m beneficiou da execu\u00e7\u00e3o do seu modelo com a implementa\u00e7\u00e3o Distributed Data-Parallel com o Azure Container for PyTorch (ACPT). “Conseguimos executar com sucesso o modelo com n\u00f3s multi-modais e obter os resultados de forma eficaz e eficiente. Quando utiliz\u00e1mos outro ambiente sem ser o ACPT, n\u00e3o fomos capazes de o executar<\/em>“, diz Orlando Fernandes.<\/p>\n

Moda r\u00e1pida sustent\u00e1vel<\/h2>\n

Para criar uma nova colec\u00e7\u00e3o de moda \u00e9 necess\u00e1rio muito tempo, dinheiro, e materiais. As tend\u00eancias da moda s\u00e3o imprevis\u00edveis, tornando dif\u00edcil para os estilistas prever quanto do seu invent\u00e1rio vai ser vendido.<\/p>\n

O Fashable descarta grande parte do trabalho manual e de decis\u00f5es n\u00e3o fundamentadas. A sua IA \u00e9 composta por diferentes redes neurais que consumem dados de m\u00faltiplas fontes como redes sociais ou sites de com\u00e9rcio e retalho para aprender sobre tend\u00eancias, estilos, e tipos de vestu\u00e1rio. Os modelos est\u00e3o constantemente a aprender o que est\u00e1 na moda versus o que est\u00e1 fora de moda e podem melhorar visualmente o design digital em tempo real, como encurtar as mangas de um vestido ou mudar um padr\u00e3o de listas para um padr\u00e3o de pontos.<\/p>\n

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Designs da Fashable gerados por IA<\/p><\/div>\n

Os designers podem utilizar estas cria\u00e7\u00f5es nas redes social para efetuarem testes A\/B diretamente com os seus clientes, ajudando-os a medir o seu interesse e a prever o n\u00edvel de procura antes de entrarem em fase de produ\u00e7\u00e3o. No passado, a produ\u00e7\u00e3o de uma nova colec\u00e7\u00e3o demorava meses, desde o design at\u00e9 \u00e0s lojas, com a Fashable este processo demora apenas alguns minutos. Os designers podem criar pe\u00e7as inovadoras, vend\u00ea-las diretamente aos seus clientes e fazer uma previs\u00e3o da procura sem desperdi\u00e7ar um \u00fanico peda\u00e7o de tecido.<\/p>\n

Um futuro inteligente<\/h2>\n

Embora a Fashable esteja a utilizar a sua tecnologia para a moda, Orlando Fernandes diz que a organiza\u00e7\u00e3o est\u00e1 a come\u00e7ar a aplic\u00e1-la a outros \u00e1reas como os cuidados de sa\u00fade, o fabrico, e o metaverso.<\/p>\n

Nos cuidados de sa\u00fade, a IA da Fashable pode ser usada para ajudar em \u00e1reas como a detec\u00e7\u00e3o do cancro do pulm\u00e3o. O modelo da Fashable pode ler radiografias de pulm\u00f5es saud\u00e1veis e doentes para aprender a reconhecer sinais de cancro e outras doen\u00e7as. Orlando Fernandes acredita que a IA pode ajudar a melhorar a qualidade e precis\u00e3o dos diagn\u00f3sticos m\u00e9dicos, ajudando os pacientes a receber tratamento m\u00e9dico mais cedo para a sua doen\u00e7a.<\/p>\n

De acordo com Orlando Fernandes, o futuro da intelig\u00eancia artificial combinada com o engenho humano \u00e9 brilhante. “Eu adoro a IA. E acredito verdadeiramente que quando \u00e9 usada para o bem, pode ajudar a salvar vidas e a mudar o mundo<\/em>“.<\/p>\n

Saiba mais sobre a Fashable<\/a> no Twitter<\/a>, Facebook<\/a>, e LinkedIn<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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