دراسة لتطبيقات الذكاء الاصطناعى التوليدى والتصميم الصناعى للروبوتات فى ابتكار نموذج  اولى يستخدم فى تصميم وطباعة المنسوجات

الصايغ, هبة; حسانين, مجدولين

doi:10.21608/idj.2024.348528

دراسة لتطبيقات الذكاء الاصطناعى التوليدى والتصميم الصناعى للروبوتات فى ابتكار نموذج اولى يستخدم فى تصميم وطباعة المنسوجات

نوع المستند : Original Article

المؤلفون

¹ استاذ مساعد بقسم طباعة المنسوجات والصباغة والتجهيز، كلية الفنون التطبيقية ، جامعة بنها ، مصر،

² استاذ مساعد بقسم التصميم الصناعى، كلية الفنون التطبيقية، جامعة بنها، مصر،

10.21608/idj.2024.348528

المستخلص

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.
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 التجريبى: من خلال توليد عدة تصميمات تعتمد على الذكاء الاصطناعى من خلال اربع انماط ونتائج ذلك.
- ويتض
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.

الكلمات الرئيسية

المراجع

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.

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.