সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, মেশিন উপলব্ধি, মেশিন লার্নিং এবং মেশিন চিন্তাভাবনার মতো প্রযুক্তি সহ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) টেক্সটাইল শিল্পের নির্দিষ্ট কিছু ক্ষেত্রে স্থানীয়ভাবে প্রয়োগ করা হয়েছে, প্রাথমিক অগ্রগতি অর্জন এবং একটি শক্ত ভিত্তি প্রতিষ্ঠা করা হয়েছে। বিশেষত, গত দুই বছরে, বুদ্ধিমান উত্পাদন যেমন উল্লেখযোগ্য মনোযোগ আকর্ষণ করে এমন ক্ষেত্রে একাধিক উন্নয়ন এবং অ্যাপ্লিকেশন পরিচালিত হয়েছে।
1। বুদ্ধিমান উত্পাদন
এআই প্রযুক্তি বুদ্ধিমান উত্পাদনতে নতুন মডেল, পদ্ধতি এবং সিস্টেমগুলির বিকাশকে প্রচার করে। এটি একটি মূল প্রযুক্তি এবং বুদ্ধিমান টেক্সটাইল উত্পাদন জন্য সর্বাধিক ব্যবহৃত অঞ্চল। এই ক্ষেত্রগুলির মধ্যে রয়েছে উত্পাদন প্রক্রিয়া বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন, উত্পাদন প্রক্রিয়া অপ্টিমাইজেশন, উত্পাদন পরিকল্পনা এবং সময়সূচী, সরঞ্জামের সময়সূচী অ্যালগরিদম, উত্পাদন প্রক্রিয়া অপ্টিমাইজেশন এবং নিয়ন্ত্রণ, মান পরিদর্শন এবং পরিচালনা, উত্পাদন অপারেশন এবং হ্যান্ডলিংয়ের বুদ্ধিমান সংহতকরণ এবং সরঞ্জামের ত্রুটি অবস্থান এবং নির্ণয়ের। পণ্য বৈশিষ্ট্য স্বীকৃতি, গুণমান পরিদর্শন এবং উত্পাদন সরবরাহের মতো ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্য ফলাফল অর্জন করা হয়েছে।
বর্তমান টেক্সটাইল ইন্টেলিজেন্ট ম্যানুফ্যাকচারিং প্রকল্পগুলিতে, জ্ঞান অধিগ্রহণ, জ্ঞান বেস নির্মাণ, গভীর শিক্ষা এবং অনুকূলিত সিদ্ধান্তের মতো বুদ্ধিমান ফাংশনগুলি - তৈরির এখনও অভাব রয়েছে। এই ফাংশনগুলির পরবর্তী পর্যায়ে আরও বিকাশ প্রয়োজন। অটোমেশন, ডিজিটাইজেশন এবং নেটওয়ার্কিংয়ের উপর ভিত্তি করে, সত্যই বুদ্ধিমান উত্পাদন অর্জনের জন্য আমাদের অবশ্যই বুদ্ধিমত্তার স্তর বাড়াতে হবে।
Ii। টেক্সটাইল বিশ্লেষণ এবং নকশা
সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তি টেক্সটাইল ডিজাইন, ফ্যাব্রিক ত্রুটি সনাক্তকরণ এবং বিশ্লেষণ, ফ্যাব্রিক পারফরম্যান্স মূল্যায়ন, সুতির অপরিষ্কার শ্রেণিবিন্যাস এবং রেটিং, পিলিং গ্রেডিং এবং ডাই আপটেক গণনার ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা হয়েছে। এটি বিভিন্ন টেক্সটাইল বৈশিষ্ট্য যেমন শ্বাস প্রশ্বাস, কুঁচকির প্রতিরোধের এবং ঘর্ষণ প্রতিরোধের বিশ্লেষণ এবং পূর্বাভাস দিতেও ব্যবহার করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, মুদ্রিত এবং রঙিন কাপড়গুলিতে ত্রুটিগুলি, রঙের পার্থক্য, নিদর্শন এবং পিলিং সনাক্ত এবং বিশ্লেষণ করতে মেশিন ভিশন এবং মেশিন লার্নিং প্রযুক্তির ব্যবহার দীর্ঘ - স্থায়ী প্রযুক্তিগত অসুবিধাগুলি কাটিয়ে উঠতে পারে এবং সনাক্তকরণ এবং বিশ্লেষণের সক্ষমতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে পারে।
পরবর্তী পর্যায়ে, কৃত্রিম গোয়েন্দা প্রযুক্তি টেক্সটাইল ডিজাইন সিস্টেমগুলিতে প্রবর্তিত হবে, তাদের যৌক্তিক যুক্তি এবং সিদ্ধান্তের সাথে ক্ষমতায়িত করা হবে -}}} সক্ষমতা তৈরির ক্ষমতা। কম্পিউটার দ্বারা চালিত, জ্ঞান ঘাঁটি এবং স্বায়ত্তশাসিত শেখার সিস্টেমগুলির উপর নির্ভর করে, তারা কাঙ্ক্ষিত নকশার ফলাফলগুলি অর্জনের জন্য নকশার লক্ষ্যের উপর ভিত্তি করে অবিচ্ছিন্নভাবে অনুসন্ধানের ক্ষেত্রকে সংকীর্ণ করে, প্রচুর নকশার উদাহরণ, অভিজ্ঞতা এবং নির্দেশিকাগুলিকে সংহত করবে।
Iii। প্রবণতা গবেষণা
বর্তমানে অনলাইনে জমে থাকা প্রচুর পরিমাণে তথ্যের উপর ভিত্তি করে, কৃত্রিম গোয়েন্দা প্রযুক্তির টেক্সটাইল এবং পোশাক ফ্যাশন ট্রেন্ডগুলির ক্ষেত্রে বিকাশের দুর্দান্ত সম্ভাবনা রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, কম্পিউটার ভিশন এবং চিত্র প্রক্রিয়াকরণ প্রযুক্তির সাথে প্রচুর পরিমাণে ফটো বিশ্লেষণ করে ব্যবহারকারীদের পছন্দসই রঙ, নিদর্শন এবং শৈলীগুলি দ্রুত পুনরুদ্ধার করা যায়। উদাহরণস্বরূপ, ভোক্তাদের পোশাকের রঙ পছন্দ এবং ব্যবহারের অভ্যাসের উপর ভিত্তি করে, বিভিন্ন বয়সের দ্বারা সাধারণত পরা রঙগুলি বিশ্লেষণ করা যেতে পারে, বিভিন্ন জনপ্রিয় রঙের সংক্ষিপ্তসার করে। প্রবণতা পূর্বাভাসের ক্ষেত্রে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তির প্রয়োগ বর্তমান মডেলিং পদ্ধতিগুলিকে উল্লেখযোগ্যভাবে ছাড়িয়ে যাবে। এটি কেবল অনেকগুলি জটিল সমস্যাগুলি সঠিকভাবে সমাধান করবে না, এটি টেক্সটাইল এবং পোশাক ফ্যাশনে উদ্ভাবনের পরবর্তী পর্যায়েও একটি আদর্শ সরঞ্জাম হয়ে উঠবে।
Iv। বিশেষজ্ঞ সিস্টেম
টেক্সটাইল শিল্পের জন্য বিশেষজ্ঞ সিস্টেমগুলি বিকাশ ও প্রতিষ্ঠার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তির প্রয়োগ এবং একটি টেক্সটাইল সামষ্টিক অর্থনৈতিক সিদ্ধান্ত -}}}} support সহায়তা সিস্টেম তৈরির জন্য "টেক্সটাইল শিল্পে বৈজ্ঞানিক ও প্রযুক্তিগত অগ্রগতির জন্য রূপরেখা" কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তির প্রয়োগের প্রস্তাব দিয়েছিল। প্রক্রিয়া নকশা, গুণমান পরিচালনা, এন্টারপ্রাইজ ডায়াগনস্টিকস এবং টেক্সটাইল জ্ঞানের ঘাঁটিগুলির মতো ক্ষেত্রগুলিতে ইতিমধ্যে শিল্প এবং এন্টারপ্রাইজ স্তরে কাজ করা হয়েছে এবং কিছু অভিজ্ঞতা অর্জন করা হয়েছে। আসন্ন বছরগুলিতে, মেশিন লার্নিং পদ্ধতির বিস্তৃত প্রয়োগের সাথে বিশেষজ্ঞ সিস্টেমগুলি টেক্সটাইল শিল্পে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অ্যাপ্লিকেশনগুলির একটি মূল উপাদান হবে। তারা শিল্প বিশেষজ্ঞদের জ্ঞান এবং অভিজ্ঞতা অর্জন করবে, তথ্য এবং প্রযুক্তিগুলির প্রচুর পরিমাণে জমা এবং আপডেট করবে, টেক্সটাইল পণ্য নকশা, প্রক্রিয়া, কাঁচামাল, উত্পাদন এবং সরঞ্জামগুলির মূল সমস্যাগুলিকে সম্বোধন করবে এবং সম্পর্কিত সিদ্ধান্তের জন্য কার্যকর সমর্থন সরবরাহ করবে - তৈরির জন্য।
