Машинное обучение помогает сократить отходы в текстильной промышленности

Новое исследование показало, что машинное обучение может помочь уменьшить количество отходов в текстильной промышленности. Это достигается за счёт более точного определения изменений цвета тканей при их высыхании.

Обычно ткани окрашивают в мокром виде, и их цвет меняется, когда они высыхают. Из-за этого сложно предсказать, как будет выглядеть ткань после высыхания. Профессор Уоррен Джаспер из Текстильного колледжа Уилсона разработал пять моделей машинного обучения, включая нейронную сеть, для решения этой проблемы. Он обучил модели на данных о 763 образцах ткани разных цветов.

Эти модели оказались точнее, чем традиционные методы, а нейронная сеть показала наибольшую точность с погрешностью всего 0,01. Это означает, что производители смогут лучше прогнозировать конечный цвет ткани до начала массового окрашивания, что поможет сократить количество ошибок и отходов.