O Laboratório de Inteligência Artificial da SK Planet, na Coreia do Sul, desenvolveu recentemente um mecanismo de busca para itens de moda baseado em redes neurais artificiais. A tecnologia compreende o conceito de estilo, entende como combinar roupas e, até agora, tem pelo menos uma coisa em comum com muitos stylists em início de carreira: conhece a arte da cópia. Tudo aquilo de que precisa são algumas fotos e, felizmente, o mundo da moda está cheio de imagens.
Para que a tecnologia funcione, é apenas necessário alimentar o algoritmo com algumas imagens de um determinado coordenado e escrever, por exemplo: “Quero um vestido como este”. O sistema analisa a fotografia para encontrar artigos relacionados, pesquisa através de um catálogo de artigos disponíveis para venda e responde ao utilizador com uma seleção de peças semelhantes ao que foi pedido.
Contudo, para se construir uma tecnologia capaz de compreender a moda, é necessário que quem a constrói saiba do que está a falar. Como a própria equipa da SK Planet admite, os cientistas de computação não são propriamente o grupo mais orientado para o estilo.
Nos últimos anos, têm sido apresentados alguns projetos universitários que procuram aproveitar a visão das máquinas para reconhecer roupas em fotografias. Nestes casos, os investigadores precisavam de definir um conjunto de atributos que poderiam ajudar a categorizar um item de moda, como o comprimento (exemplo: saia longa versus saia curta). Mas eram projetos que apenas ambicionavam mostrar o alcance da tecnologia.
Para fazer com que a tecnologia desenvolvida fosse também um produto comercialmente viável, a equipa da SK Planet precisou, por isso, de ultrapassar esta barreira. Assim, os investigadores uniram forças com designers de moda. «Essas pessoas reuniram mais de 90 [atributos]. Nós não sabíamos sequer que a maioria dessas coisas existia e muito menos que era importante», explica Sang-Il Na, líder da equipa do projeto, em declarações à Quartz.
Demorou mais de um ano para que todas as informações importantes para a comunidade moda fossem analisadas pela tecnologia. As redes neuronais foram treinadas para reconhecer milhares de estilos em quase um milhão de fotografias retiradas da 11Street, a maior loja online da Coreia do Sul, e onde a inteligência artificial da SK Planet deverá fazer a sua estreia no mercado até ao final de 2016.
A tecnologia da SK Planet funciona melhor quando o utilizador a alimenta com fotografias nítidas e imagens de alta resolução, porque as redes neurais são altamente suscetíveis a quebras na qualidade de entrada de dados.
Treiná-la para reconhecer um casaco em fotos profissionais e depois mostrar-lhe outra imagem profissional permite que o utilizador obtenha um artigo aproximado com uma precisão de 90%. Se o algoritmo foi alimentado com uma selfie, por exemplo, a precisão desce para 45 a 65%, dependendo do algoritmo.
Mas e se o utilizador quiser plagiar um look que viu numa amiga e do qual tem apenas uma fotografia mal iluminada tirada com o smartphone? Sang-Il Na afirma que o sistema foi projetado para lidar com este tipo de cenário. «A maioria das fotografias que se encontra na 11Street é ao ar livre e parece bastante natural, ao contrário das imagens de revistas de moda», acrescenta.
A principal diferença é que as revistas de moda costumam usar fotografias de estúdio com fundos artificiais (predominantemente brancos), enquanto ao ar livre podem ver-se ruas, parques e todo tipo de coisas com as quais a rede neural tem que lidar. Por isso, para um algoritmo, essas fotografias ao ar livre estão muito mais perto da fotografia do smartphone.
Em última análise, esta tecnologia não pode roubar o trabalho a stylists como Kate Young porque limita-se a procurar referências existentes – não pode sugerir, isto é, criar, um coordenado novo.
O sistema de inteligência artificial da equipa de Sang-Il Na é o que se chama de “Long Short-Term Memory”, uma arquitetura de redes neurais introduzida em 1997. Porém, um dos seus coinventores, Jürgen Schmidhuber, também artista e pintor, está obcecado com a criatividade das máquinas. «É claro que as máquinas serão criativas», antecipa. «Estou a trabalhar nisso».
