Yapay zeka, sürdürülebilir elyafların geleceğini nasıl şekillendiriyor?

Eko-tasarımı desteklemek

Herhangi bir ürünün veya giysinin çevre üzerindeki etkisi, büyük ölçüde tasarım aşamasında – yani bir kişinin ürünün hangi malzemeden yapılacağını seçtiği anda – belirlenir. Yapay zeka, tasarımcıların seçtikleri elyafın, üretim için gerekli kaynaklardan ürünün kullanım ömrünün sonuna kadar her aşamada yarattığı etkiyi göz önünde bulundurarak daha sürdürülebilir ürünler tasarlamalarına yardımcı olabilir. 

 

Örneğin, yapay zeka, tasarımcının malzeme seçimlerini analiz edebilir ve aynı performans kriterlerini karşılayan daha sürdürülebilir seçenekler önerebilir.

 

Moda sektöründe şeffaflığı sağlayan bir SaaS platformu olan Fairly Made, moda markalarının tasarımlarının çevresel etkisini anlamalarına ve iyileştirmelerine yardımcı olan bir Ekotasarım aracı geliştirdi.

 

Buna, bir tasarımın Yaşam Döngüsü Değerlendirmesini gerçek zamanlı olarak hesaplamak ve yapılacak herhangi bir değişikliğin etkisini simüle etmek de dahildir. Sistem, bir ürünün çevresel etkisini azaltmaya yönelik önerilerde bile bulunabilir.

 

AiDA ve Refabric gibi yapay zeka tasarım araçları, tasarımcılara yeni konseptler için daha hızlı prototip oluşturma ve test etme konusunda da destek sağlayabilir. Buna giysilerin dijital 3B simülasyonları da dahildir. Bu 3B modeller, bir kumaşın düşüş şekli ve dokunuş hissi ile ilgili her şeyi tam olarak taklit edemese de, en gelişmiş yapay zeka tasarım araçları, kumaşın dökümünü ve hareketini görselleştirebilir.

 

Bu, gerekli fiziksel prototip sayısını azaltmaya yardımcı olur ve böylece genel atık miktarını düşürür.

 

Yeni malzemelerin geliştirilmesi

Yapay zeka, üretim için daha sürdürülebilir malzemeler önermekle kalmıyor; aynı zamanda yepyeni malzemelerin geliştirilmesine de katkıda bulunuyor.

 

Sürdürülebilir tekstil liflerine yönelik araştırma ve geliştirme çalışmaları yavaş ilerleyen bir süreçtir. Yapay zeka, uygulanabilir seçenekleri belirleyip simüle ederek bu süreci hızlandırmaya yardımcı olmaktadır.

 

Rejeneratif malzemeler alanında Ar-Ge çalışmalarına odaklanan açık erişimli bir inovasyon platformu olan Materiom, biyobazlı malzemelerin geliştirilmesini hızlandırmak amacıyla kısa süre önce yeni bir üretken yapay zeka sohbet robotu olan Materiom AI’yı piyasaya sürdü.

 

Bu çalışmanın amacı, bilgi sağlayarak, birbiriyle iyi uyum sağlayan bileşenleri belirleyerek ve bu kombinasyonların getirebileceği olası performans artışlarını ortaya koyarak, yeni malzemelerin geliştirilmesinin ilk aşamasını hızlandırmaya yardımcı olmaktır.

 

TNO’nun polyScout makine öğrenimi programı, biyobozunur polimerlerin geliştirilmesini hızlandırmaya da yardımcı oluyor. Araştırmacılar, bir malzemeden bekledikleri belirli özellikleri belirtebilirler; polyScout ise bu kriterleri karşılayan polimerlerin kimyasal yapısını oluşturur.

 

Bu model, biyobozunur plastik ve elyaf üreticisi Senbis’e, tekstil sektöründe kullanılabilecek yeni bir biyobozunur polyester geliştirme konusunda destek sağlamak amacıyla halihazırda kullanılmaktadır. 

 

Üretimde atıkların azaltılması

Yapay zekanın sürdürülebilir modanın geleceğini şekillendiren en önemli yollardan biri, talep tahminlerinin iyileştirilmesine katkıda bulunmasıdır. 

 

Yapay zeka tabanlı görsel tanıma teknolojisi ve tahmin modeli sunan Heuritech gibi şirketler, moda markalarının trendleri iki yıla kadar önceden tespit etmelerine yardımcı olabilir. Heuritech, her gün 3 milyondan fazla sosyal medya görselini analiz ederek, markaların yararlanabileceği devasa bir veri setinin oluşturulmasına katkıda bulunuyor.

 

Yapay zeka, belirli bir markanın kendi tasarım ve satış verileriyle eğitilmiş modeller aracılığıyla markaları bireysel olarak desteklemek için de kullanılabilir. Bu, moda markasının müşteri kitlesine uygun, daha kişiselleştirilmiş sonuçlar sağlayabilir.

 

İnsanların istediği tasarımlar yaratarak, markalar satılmayan ve israf olan ürün miktarını azaltır. Daha iyi talep tahmini de aşırı üretimi azaltır; çünkü markalar neyin satılacağı konusunda daha kesin bir fikre sahip olurlar. Ayrıca stoklarını takip edebilir ve talebe göre hareket edebilirler.

 

Yapay zekanın imalat sektöründe israfı azaltmasının bir başka yolu da hammadde kullanımını optimize etmektir. Bu, ürün geri çağırmalarını ve israfı önlemek için her bir ürün için en uygun malzemenin kullanıldığından emin olmayı içerir. Yapay zeka ayrıca ihtiyaç duyulan hammadde miktarını daha doğru bir şekilde tahmin etmeye yardımcı olabilir; bu da fazla sipariş verilmesini azaltır.

 

Yapay zeka, kesim şablonlarını optimize etmek için kullanılabilir; bu sayede üreticiler hammaddelerden en verimli şekilde yararlanabilir ve atık miktarını azaltabilir. Ayrıca, ürün kusurlarını erken aşamada tespit edip vurgulayabilir; bu da üretim sürecinde gerekli değişikliklerin yapılmasına olanak tanıyarak kullanılamaz ürün miktarını azaltabilir.

 

Tedarikten geri dönüşüme

Yapay zekanın muazzam miktarda veriyi hızlı bir şekilde analiz etme yeteneği, sürdürülebilir tedarik ortakları aranırken onu gerçek bir değer haline getirir.

 

Markalar, her bir seçeneği tek tek değerlendirmek yerine, yapay zekayı kullanarak karbon ayak izi, su tüketimi, kimyasal kullanımı ve geri dönüştürülebilirlik gibi faktörlere dayalı olarak sürdürülebilir malzeme seçeneklerini belirleyebilirler. Bu süreç, bir malzemenin sahip olabileceği sürdürülebilirlik iddialarını karşılaştırmalı olarak değerlendirmeyi veya sertifikaları yeniden kontrol etmeyi de içerir.

 

Yapay zeka, farklı tedarikçileri sundukları malzemeler ve kendi sürdürülebilirlik performanslarına göre analiz edip karşılaştırabilir. Bu, etik çalışma ilkelerine uyan bir tedarikçiyle, uymayan bir tedarikçiyle çalışmak arasındaki farkı belirleyebilir.

 

Kullanım ömrünün sonuna gelindiğinde, yapay zeka, farklı malzemelerin, özellikle de daha karmaşık ve geri dönüşümü zor karışımların tanımlanmasına ve ayrıştırılmasına yardımcı olma konusunda da önemli bir rol oynamaktadır. Bu, kullanım ömrünün sonunda geri dönüştürülen veya yeniden kullanılan ürünlerin oranını artırabilir.

Yapay zeka, karışık malzemelerin ayrıştırılması ve geri dönüştürülmesine yönelik yeni yöntemlerin geliştirilmesine de yardımcı olabilir.

Yapay zeka bir destek aracıdır, sürdürülebilirlik konusunda sihirli bir çözüm değildir

Görüldüğü gibi, yapay zeka, moda endüstrisinin daha sürdürülebilir hale gelme hedefini destekleme konusunda pek çok potansiyel uygulama alanına sahiptir. Ve burada “destek” kelimesi önemli bir anlam taşıyor.

 

Çünkü yapay zeka işte budur. Gerekli değişikliklerin yapılmasına yardımcı olan, potansiyel olarak çok güçlü bir araçtır. Ancak sürdürülebilirlik konusunda sihirli bir çözüm değildir. 

 

Yapay zekanın her kullanımı kendi çevresel yükünü beraberinde getirir; bu nedenle sektör, bu teknolojiden işleyişi için gerekli olandan daha fazlasını elde ettiğinden emin olmalıdır. Markalar ayrıca, yapay zekanın önerilerini kontrol etmek, nicel olarak değerlendirmek ve doğrulamak için sağlam süreçlere sahip olduklarından emin olmalıdır.

 

Ancak bu konunun bir başka yönü daha var. Markaların, her türlü iyileştirmeyi uygulamaya istekli ve muktedir olmaları gerekiyor. Süreçlerdeki değişikliklere uyum sağlamak için iş akışlarını ayarlayabilmeleri gerekiyor. 

 

Yapay zeka, sürdürülebilir elyafların geleceğinin şekillenmesine katkıda bulunuyor olabilir, ancak bu geleceği hayata geçirecek olanlar markalardır.