INFOS – Passaporte Digital Têxtil
A INFOS participou como parceira e coautora no artigo científico “Machine Learning-Based Data Quality Assessment for the Textile and Clothing Digital Product Passport”, recentemente publicado na revista Applied Sciences (MDPI).
O estudo foca-se na aplicação de técnicas de Machine Learning para assegurar a qualidade e fiabilidade dos dados no contexto do Passaporte Digital de Produto (Digital Product Passport, DPP) da indústria têxtil.
O contributo da INFOS
O Marcelo Alves, responsável da área de inovação da INFOS, é um dos autores do artigo e contribuiu de forma decisiva para:
- Definir os requisitos técnicos de integração entre sistemas;
- Desenvolver APIs de validação de dados aplicáveis ao ecossistema do DPP;
- Ajustar modelos de Machine Learning ao contexto da indústria têxtil;
- Analisar métricas de desempenho dos modelos aplicados à deteção de anomalias.
Este contributo reforça o papel da INFOS como agente de inovação tecnológica no setor têxtil, não apenas como fornecedor de soluções, mas também como parceiro ativo em investigação aplicada.
A importância do estudo
O artigo responde a um desafio central da indústria: garantir que os dados utilizados para rastreabilidade, sustentabilidade e transparência têm qualidade e consistência.
O DPP exige integração de dados provenientes de múltiplos atores, e a aplicação de técnicas de Machine Learning permite detetar e corrigir erros antes da incorporação em sistemas críticos.
Com este avanço, a indústria pode ganhar eficiência, credibilidade e confiança no processo de digitalização e transição para a economia circular.
Conclusão
A participação da INFOS neste trabalho científico reflete o seu compromisso com a inovação no setor têxtil e a sua capacidade de colaborar em projetos de investigação de alto impacto.
