El aprendizaje automático puede reducir los desechos de texilos de texil

Un nuevo estudio, dirigido por Warren Jasper, profesor de la Facultad de Textiles de Wilson de los Estados Unidos ha demostrado cómo el aprendizaje automático puede ayudar a reducir los desechos en la fabricación textil al mejorar la precisión de la predicción del color durante el proceso de teñido.

La investigación, titulada 'Un estudio controlado sobre aplicaciones de aprendizaje automático para predecir el color de la tela seca de las muestras húmedas: las influencias de la concentración de tinte y la presión de apretón', aborda uno de los desafíos de larga data de la industria: predecir cómo se verá la tela teñida una vez que se seca.

Las telas generalmente se teñen mientras están húmedas, pero sus colores a menudo cambian a medida que se secan. Esto dificulta que los fabricantes determinen la apariencia final del material durante la producción. El problema se complica aún más por el hecho de que los cambios de color de húmedo a seco no son lineales y varían en diferentes tonos, lo que hace imposible generalizar los datos de un color a otro, según el artículo en coautoría de Samuel Jasper.