The Fashion Industry is increasingly challenged by sustainable concerns due to its high resource consumption and waste generation. Although, this study found a growing concern regarding this topic on the part of companies and consumers that lead to a necessity of finding efficient solutions to face this problematic. It is to satisfy this need, that this thesis finds it place, combining this growing concern with the technological evolution that dictates today’s actions and evolutions. More precisely, this paper aims to focus on Artificial Intelligence as a growing innovative field, investigating it potential on supporting sustainable practices within fashion design. The scope of the study is to examine how AI can be integrated into design processes to enhance sustainability without neglecting efficiency and human interaction. Using a combination of case studies, designer interviews, and a research-through-design approach, this study compares traditional/hybrid and AI-enhanced workflows between each design processes selected. The findings highlight the role of AI in optimizing same of the design tasks, thereby facilitating more efficient and sustainable practices in same cases. Nevertheless, limitations were observed, particularly in AI's capacity to capture brand-specific identity, on designer interaction and personalization opportunities, in its accessibility for smaller companies and on seeing sustainability as a main goal. The study concludes that, although AI holds transformative potential for sustainable fashion, further advancements in AI-human collaboration and accessibility are essential to fully realize these benefits across the industry. This research offers valuable insights for designers and brands, advocating for a human-centered, sustainability focused integration of AI in fashion.

L'industria della moda è sempre più sfidata da preoccupazioni di sostenibilità a causa dell’elevato consumo di risorse e della generazione di rifiuti. Questo studio ha rilevato una crescente attenzione riguardo a questa tematica sia da parte delle aziende sia dei consumatori, il che evidenzia la necessità di trovare soluzioni efficaci per affrontare tale problematica. È per rispondere a questa esigenza che si colloca questa tesi, combinando questa crescente preoccupazione con l’evoluzione tecnologica che guida le azioni e le innovazioni odierne. In particolare, questo lavoro si concentra sull’Intelligenza Artificiale, vista come un settore innovativo in crescita, indagando il suo potenziale nel supportare pratiche sostenibili all'interno del design della moda. Lo scopo dello studio è esaminare come l'Intelligenza Artificiale possa essere integrata nei processi di design per migliorare la sostenibilità senza compromettere l’efficienza e l’interazione umana. Utilizzando una combinazione di studi di casi studio, interviste con i designers e un approccio di ricerca attraverso il design, questa tesi confronta i flussi di lavoro tradizionali/ibridi con quelli potenziati dall’IA. I risultati evidenziano il ruolo dell'Intelligenza Artificiale nell’ottimizzazione di alcune attività di design, facilitando pratiche più efficienti e sostenibili all’interno dei processi stessi. Tuttavia, sono state osservate delle limitazioni, in particolare nella capacità dell'IA di catturare l'identità specifica del brand, nelle possibilità di interazione e personalizzazione per il designer, nella sua accessibilità per le piccole aziende e nella considerazione della sostenibilità come obiettivo primario. Lo studio conclude che, sebbene l'IA offra un potenziale trasformativo per una moda sostenibile, ulteriori progressi nella collaborazione tra Intelligenza Artificiale e il Designer e nell'accessibilità di questi programmi, sono essenziali per ottenere pienamente questi benefici in tutto il settore. Questa ricerca offre spunti preziosi per designer e brand, promuovendo un'integrazione dell'IA nella moda incentrata sull'uomo e focalizzata sulla sostenibilità.

How can AI enhance sustainability in fashion design

Da Silveira Passão Nobre Tavares, Joana Maria
2023/2024

Abstract

The Fashion Industry is increasingly challenged by sustainable concerns due to its high resource consumption and waste generation. Although, this study found a growing concern regarding this topic on the part of companies and consumers that lead to a necessity of finding efficient solutions to face this problematic. It is to satisfy this need, that this thesis finds it place, combining this growing concern with the technological evolution that dictates today’s actions and evolutions. More precisely, this paper aims to focus on Artificial Intelligence as a growing innovative field, investigating it potential on supporting sustainable practices within fashion design. The scope of the study is to examine how AI can be integrated into design processes to enhance sustainability without neglecting efficiency and human interaction. Using a combination of case studies, designer interviews, and a research-through-design approach, this study compares traditional/hybrid and AI-enhanced workflows between each design processes selected. The findings highlight the role of AI in optimizing same of the design tasks, thereby facilitating more efficient and sustainable practices in same cases. Nevertheless, limitations were observed, particularly in AI's capacity to capture brand-specific identity, on designer interaction and personalization opportunities, in its accessibility for smaller companies and on seeing sustainability as a main goal. The study concludes that, although AI holds transformative potential for sustainable fashion, further advancements in AI-human collaboration and accessibility are essential to fully realize these benefits across the industry. This research offers valuable insights for designers and brands, advocating for a human-centered, sustainability focused integration of AI in fashion.
ARC III - Scuola del Design
11-dic-2024
2023/2024
L'industria della moda è sempre più sfidata da preoccupazioni di sostenibilità a causa dell’elevato consumo di risorse e della generazione di rifiuti. Questo studio ha rilevato una crescente attenzione riguardo a questa tematica sia da parte delle aziende sia dei consumatori, il che evidenzia la necessità di trovare soluzioni efficaci per affrontare tale problematica. È per rispondere a questa esigenza che si colloca questa tesi, combinando questa crescente preoccupazione con l’evoluzione tecnologica che guida le azioni e le innovazioni odierne. In particolare, questo lavoro si concentra sull’Intelligenza Artificiale, vista come un settore innovativo in crescita, indagando il suo potenziale nel supportare pratiche sostenibili all'interno del design della moda. Lo scopo dello studio è esaminare come l'Intelligenza Artificiale possa essere integrata nei processi di design per migliorare la sostenibilità senza compromettere l’efficienza e l’interazione umana. Utilizzando una combinazione di studi di casi studio, interviste con i designers e un approccio di ricerca attraverso il design, questa tesi confronta i flussi di lavoro tradizionali/ibridi con quelli potenziati dall’IA. I risultati evidenziano il ruolo dell'Intelligenza Artificiale nell’ottimizzazione di alcune attività di design, facilitando pratiche più efficienti e sostenibili all’interno dei processi stessi. Tuttavia, sono state osservate delle limitazioni, in particolare nella capacità dell'IA di catturare l'identità specifica del brand, nelle possibilità di interazione e personalizzazione per il designer, nella sua accessibilità per le piccole aziende e nella considerazione della sostenibilità come obiettivo primario. Lo studio conclude che, sebbene l'IA offra un potenziale trasformativo per una moda sostenibile, ulteriori progressi nella collaborazione tra Intelligenza Artificiale e il Designer e nell'accessibilità di questi programmi, sono essenziali per ottenere pienamente questi benefici in tutto il settore. Questa ricerca offre spunti preziosi per designer e brand, promuovendo un'integrazione dell'IA nella moda incentrata sull'uomo e focalizzata sulla sostenibilità.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/10589/230441