I lavori a maglia hanno accompagnato l’umanità per millenni: dalle vesti imperiali ai maglioni della nonna, dai cappelli artigianali alle sciarpe fatte con amore. È un sapere antico, tramandato di generazione in generazione, fatto di pazienza, maestria e creatività. O almeno, lo era.
Un team della Laurentian University in Canada ha appena annunciato un sistema di intelligenza artificiale capace di “guardare” un tessuto e replicarlo automaticamente. Non serve più l’occhio esperto dell’artigiano, né la sua manualità: bastano uno smartphone e un robot. L’automazione ha già divorato molti mestieri tradizionali, ma questa volta sembra aver puntato a uno dei simboli più intimi della creatività umana, con conseguenze potenzialmente devastanti per milioni di lavoratori.
La magia dell’algoritmo che “vede” i punti
Ricordate quando trasformare un’immagine in un lavoro a maglia richiedeva ore di pazienza? Qualcuno doveva esaminare attentamente la foto, identificare ogni punto e tradurlo in istruzioni comprensibili per una macchina. Un processo lento, laborioso e irrimediabilmente umano.
I ricercatori canadesi Xingyu Zheng e Mengcheng Lau hanno stravolto questo scenario. Il loro modello di deep learning funziona in due fasi: prima semplifica l’immagine del tessuto, trasformandola in una sorta di schema che evidenzia i punti visibili; poi deduce le istruzioni complete per la macchina, includendo anche gli strati nascosti. È come se l’algoritmo avesse imparato non solo a vedere, ma a pensare come un maestro dei lavori a maglia.
I risultati parlano da soli: testato su circa 5000 campioni tessili, il modello ha raggiunto un’accuratezza superiore al 97%. Persino i filati multicolore e i punti più rari, che rappresentavano ostacoli insormontabili per i metodi precedenti, vengono interpretati correttamente. La traduzione manuale sembra ormai un ricordo del passato.

Tra preservazione culturale e disoccupazione di massa
L’innovazione ha sempre due facce, e questa non fa eccezione. Da un lato, la possibilità di preservare e riprodurre antichi disegni tessili ha un valore culturale inestimabile. Pensiamo ai pattern tradizionali che rischiano di scomparire, alle tecniche artigianali che potrebbero essere documentate e replicate con precisione inedita.
Dall’altro lato, però, si staglia l’ombra della disoccupazione. L’industria tessile dà lavoro a oltre 75 milioni di persone in tutto il mondo, molte delle quali impegnate proprio in mansioni come la maglieria e la cucitura. In paesi come Bangladesh, Myanmar ed Etiopia, intere comunità dipendono da questi impieghi per sopravvivere.
Il nostro modello ha raggiunto un’accuratezza superiore al 97% nella conversione di immagini in istruzioni per macchine da maglieria, superando significativamente i metodi esistenti.
Ho voluto citare testualmente la (fredda) dichiarazione dei co-autori dello studio, Haoliang Sheng e Songpu Cai. Dietro questa percentuale si nasconde un potenziale tsunami sociale: se le macchine prendessero il sopravvento su larga scala, milioni di famiglie potrebbero perdere la loro fonte di sostentamento, aggravando le difficoltà economiche in regioni già segnate da povertà e opportunità limitate.
Lavori a maglia, la corsa verso un futuro automatizzato
I ricercatori stanno già pianificando di migliorare ulteriormente il loro modello di deep learning, puntando a testarlo su compiti di cucitura più complessi. Lo studio, pubblicato sulla rivista Electronics, rappresenta solo l’inizio di una rivoluzione tessile.
Mi chiedo, però, se nel percorso verso questa meraviglia tecnologica, ci sia spazio per considerazioni più ampie. Gli algoritmi imparano a replicare la maestria umana, ma non possono replicare il valore sociale del lavoro. Possono riconoscere punti e pattern, ma non vedono le vite che dipendono da quei gesti ripetitivi.
La promessa di una produzione tessile completamente automatizzata, che riduce tempi e costi, nasconde un interrogativo fondamentale: a quale prezzo? La tecnologia avanza inesorabile, mentre il tempo per trovare risposte socialmente sostenibili si accorcia.
Proprio come un lavoro a maglia che, una volta disfatto, non può tornare al gomitolo originale.