L’AI nel rossetto

Da Sea Vision, un sistema di visione dedicato alla più iconica delle formulazioni cosmetiche.

In quello che passerà alla storia come l’anno in cui l’Intelligenza Artificiale è arrivata al grande pubblico, SEA Vision presenta a-eye lipstick, il suo nuovo sistema di controllo dei rossetti basato su AI.

La soluzione ambisce a migliorare il confezionamento di questo cosmetico, attualmente considerato tra i più venduti al mondo: obiettivo raggiunto attraverso l’automatizzazione di processi, finora in larga parte affidati al controllo umano.

Affrontare standard non uniformi

Le numerose peculiarità estetiche e la complessità del processo industriale deputato all’amalgama di pigmenti, oli, cere ed emollienti che ne compongono la pasta, complicano il processo produttivo del rossetto e rendono particolarmente difficile il controllo qualità. Ancora oggi, nonostante gli sforzi compiuti in fase di produzione per prevenire e controllare una potenziale serie di difetti, il controllo operato da tecnologie pre-neurali non raggiunge la perfezione, comportando costose rilavorazioni o, nel peggiore dei casi, l’immissione sul mercato di un prodotto con standard inferiori alle attese, con gravi rischi in termini di brand reputation.

AI per una qualità superiore

L’applicazione dell’AI promette di porre rimedio a gran parte delle potenziali difettosità in questo ambito. A-eye lipstick, sviluppato da un team composto da esperti di SEA Vision e della controllata ARGO Vision, si basa sulla segmentazione semantica delle aree del rossetto, con l’obiettivo di identificare pixel-by-pixel ogni possibile imperfezione. Il sistema è in grado di discernere difetti sempre più vari e complessi, grazie a un processo di apprendimento basato su dataset proprietari - un mix di immagini reali e sintetiche generate con tecniche avanzate di Data augmentation e Neural Generation -, combinando i parametri e i diversi modelli osservati nel tempo.

Machine learning applicato al cosmetico

La tecnologia a-eye lipstick mira a generalizzare il “concetto” di rossetto, rendendo gli algoritmi sempre più specializzati nel controllo qualità, indipendentemente dalla forma, dal colore e dalla texture (es.: satinata, trasparente, opaca, perlata, glitterata o altro) che il prodotto può assumere, come spiega Alessandro Ferrari, AD di ARGO Vision:

«C’è un aspetto che contraddistingue questa innovazione, differenziandola dai tradizionali sistemi di visione che sono solitamente in grado di riconoscere la presenza di difetti sulle immagini attraverso il confronto con modelli già noti in partenza. Si tratta della capacità del sistema di apprendere dagli esempi passati, incrementando costantemente la propria capacità di analisi, che è più o meno quello che facciamo noi umani quando impariamo dall’esperienza».