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CPP2021-008842

Financiado

sastrerIA: IA para la creación rápida de prototipos de prendas en 3D

1.1-ObjetivoNuestro objetivo es el desarrollo de una tubería basada en IA para facilitar la creación de prototipos digitales de prendas 3D. Para facilitar el proceso, tenemos que resolver los siguientes tres desafíos:Datos de mate... ver más

01/01/2021

DESILICO

336K€

Presupuesto del proyecto: 336K€

Líder del proyecto

DESILICO "el diseño, desarrollo y comercialización de soluciones informáticas para simulación de fenómenos físicos, con aplicación a diseño, evaluaci...

TRL 4-5 | 130K€

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01

RETOS COLABORACION 21: Proyectos en colaboración público-p... Préstamos de hasta el 95% para la realización de proyectos de desarrollo experimental en cooperación...

I+D

Cerrada hace 2 años

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DESILICO

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Líder del proyecto

DESILICO "el diseño, desarrollo y comercialización de soluciones informáticas para simulación de fenómenos físicos, con aplicación a diseño, evaluaci...

TRL 4-5 | 130K€

Presupuesto del proyecto 336K€

Descripción del proyecto 1.1-ObjetivoNuestro objetivo es el desarrollo de una tubería basada en IA para facilitar la creación de prototipos digitales de prendas 3D. Para facilitar el proceso, tenemos que resolver los siguientes tres desafíos:Datos de materiales limitados para la digitalización: el caso de uso general para un diseñador es tener una pequeña muestra física de tela o material, e información muy limitada sobre las propiedades de fabricación (composición, familia de telas, etc.). También tienen acceso limitado a hardware de escaneo especializado. Desarrollaremos nuestra propia base de datos y aprovecharemos dicho conocimiento para construir una IA capaz de usar imágenes individuales de dispositivos de escaneo de documentos de nivel de consumidor para inferir todos los datos mecánicos y ópticos necesarios para simulaciones precisas del material.Ensamblaje 3D (costura) de paneles 2D en una prenda 3D sobre el avatar del maniquí. Actualmente, ningún software CAD 3D disponible es capaz de ayudar al usuario a ensamblar automáticamente la prenda. Tales operaciones requieren la manipulación 3D de piezas, una tarea compleja y tediosa que requiere un conjunto de habilidades que generalmente faltan o son escasas en la mayoría de los estudios de diseño de moda. Usaremos el aprendizaje automático para etiquetar automáticamente piezas 2D y buscar configuraciones de ensamblaje 3D factibles.Graduación/dimensionamiento de patrones avanzados: aunque hay soluciones disponibles para calificar un diseño de patrón dado, generalmente son una progresión lineal y no tienen en cuenta las limitaciones del cuerpo humano ni la intención del diseño (por ejemplo, la relación entre los puntos de referencia del cuerpo y las partes del cuerpo). prenda, o la influencia del material drapeado). Desarrollaremos un algoritmo de IA para escalar de manera no uniforme las subpartes del patrón 2D. Esto permitirá nuevos caminos industriales para personalizar el ajuste de una prenda incluso para clientes individuales sin costos de diseño adicionales.1.2-OportunidadHemos identificado una gran oportunidad ya que la industria de la moda no ha adoptado la digitalización en la cadena de suministro; simplemente no ha estado disponible como una tecnología robusta. Como resultado, la industria de la confección es más insostenible y contaminante de lo que debería ser. Los desechos de los procesos de fabricación se ven agravados por la sobreproducción, el sobre muestreo y las altas tasas de devolución de los consumidores. TailOR comenzará a remediar estos males a través de una mayor velocidad de comercialización con muestras digitales y sus avatares suaves que permiten la máxima personalización de las prendas que conducen a prácticas industriales más sostenibles.1.3-EquipoTanto DESILICO como la URJC tienen una fuerte y sólida relación de investigación y han colaborado con éxito en el pasado (PID 2018, Retos Colaboración 2019), desarrollando tecnología reconocida tanto por la academia (artículos y publicaciones) como por la industria (patentes, IE2021 3DRC Grand Challenge Award). El conocimiento combinado en IA, renderizado y simulación mecánica de los doctores e ingenieros investigadores de ambos equipos, avalado por su trayectoria, es la mejor garantía para el éxito de este proyecto.

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