La IA multimodal reúne el conocimiento de distintos recursos, como texto, imágenes, audio y vídeo, lo que le permite proporcionar información más completa y detallada sobre una escena determinada.
En este sentido, el enfoque se distingue de los modelos más antiguos que se centran únicamente en un tipo de datos. La combinación de diferentes flujos de datos proporciona a la IA multimodal una visión mucho más contextual del mundo, lo que permite que los sistemas aprendan y actúen de forma más juiciosa.
Una aplicación puede conectar los detalles visuales de una foto con el texto pertinente para resumir lo que está sucediendo en la escena. En su enfoque más amplio hacia el aprendizaje automático, este enfoque va mucho más allá de las tareas monomodales al tomar combinaciones de varias entradas, llegando así a resultados mucho más profundos. En esencia, esto emula cómo, si las personas estuvieran observando una escena, mirarían a su alrededor, escucharían, escucharían y leerían, organizando así ese proceso en un entorno informático atmosférico.
Salud
Casos de uso:
- Análisis de imágenes de rayos X y resonancia magnética junto con el historial del paciente para detectar signos tempranos de enfermedad.
- Referencia cruzada de informes patológicos y datos genéticos para recomendaciones precisas de tratamiento
- Extracción de detalles textuales cruciales de las notas del médico para complementar los estudios de imágenes
Beneficios:
- Diagnóstico más rápido y correcto en varios medios
- Agilidad y atención personalizada, mejorando los resultados de los tratamientos para el paciente.
- Trabajo optimizado que permite a los proveedores de atención médica manejar casos complejos de manera más eficiente
E-commerce
Casos de uso:
- Análisis de reseñas de clientes e imágenes de productos para determinar los aspectos más populares
- Coincidencia del historial de navegación con información visual para recomendar elementos complementarios
- Utilizar imágenes o vídeos enviados por los usuarios en sugerencias de estilo
Beneficios:
- Mayor compromiso a través de recomendaciones de productos altamente relevantes
- Tasas de conversión mejoradas y máxima satisfacción del cliente
- Mayor fidelidad a la marca mediante clasificaciones estéticas o funcionales personalizadas
Vehículos autónomos
Casos de uso:
- Reconocimiento de peatones y vehículos mediante una combinación de visión de cámara y datos de radar.
- El lidar combina datos de otros sensores para mejorar la detección de objetos y la estimación de la distancia.
- Se indican las anomalías de la superficie de la carretera para permitir la retroalimentación visual y de sensores de fusión del conductor.
Beneficios:
- Reducción de accidentes gracias a una amplia conciencia de la situación.
- Reducción del número de accidentes de vehículos gracias a una mejor navegación y prevención de colisiones.
- La información en tiempo real sobre el tráfico ayuda a aliviar la congestión.
Educación
La IA multimodal respalda el aprendizaje personalizado en la educación mediante el análisis de materiales basados en texto, lecciones en video, debates en audio y sesiones interactivas. Este enfoque de amplio alcance permite a los docentes conocer el progreso de los estudiantes y, al mismo tiempo, adaptar el contenido a diversos estilos de aprendizaje.
Casos de uso:
- Resumiendo las clases en vídeo para facilitar la revisión y la toma de notas
- Seguimiento de expresiones faciales en aulas en línea para medir la participación
- Incorporación de comentarios de audio en presentaciones de estudiantes con críticas escritas
Beneficios:
- Mejores tasas de retención a través de materiales específicos adaptados a las necesidades de cada estudiante.
- Mayor compromiso relacionado con estrategias de enseñanza multimodales e interactivas
Finanzas
Casos de uso:
- Detecte patrones de gastos inusuales al verificar los registros de transacciones y las transcripciones del chatbot
- Analizar los documentos del préstamo y las interacciones con los clientes para una aprobación precisa
- Utilizar el análisis de voz para detectar posibles engaños o conversaciones estresantes
Beneficios:
- La detección precisa de anomalías en múltiples canales de datos previene el fraude
- Evaluación crediticia más rápida y precisa para los clientes
- Los datos numéricos, de texto y de audio unificados promueven un excelente servicio al cliente
Principales beneficios de la IA multimodal
Mejor exactitud
La comparación de distintas formas de datos reduce la probabilidad de errores en comparación con un sistema de modalidad única.
Mayor conciencia contextual
La IA multimodal tiene un significado mucho más profundo al fusionar diversas entradas.
Minimización de errores
La diversidad de aportaciones verifica las interpretaciones confusas para obtener mejores resultados.
Tomemos un ejemplo. Supongamos que una herramienta de análisis de texto llega a unas conclusiones que parecen ambiguas. El sistema podría examinar algunos datos audiovisuales para respaldar o refutar los primeros hallazgos.
Desafíos que enfrenta la implementación de la IA multimodal
Si bien la IA multimodal tiene un futuro posible, su implementación presenta muchos desafíos.
Volumen de datos y complejidad
El procesamiento y análisis de conjuntos de datos grandes y diversos requieren infraestructura y recursos computacionales de última generación.
Conflictos de alineación de datos
Alinear cada modalidad se vuelve complicado, ya que hay que asegurarse de que cada transmisión (es decir, texto, imágenes y audio) esté sincronizada; de lo contrario, se producirán imprecisiones.
Sesgo de los datos de entrenamiento
Dado que los conjuntos de datos a menudo heredan sesgos, esto puede llevar a resultados imprevistos e injustos derivados de la curación del conjunto de datos para garantizar la diversidad y la equidad.
Altos precios
La construcción de sistemas multimodales requiere hardware y software especiales, como GPU y otras implementaciones de múltiples máquinas, lo que lo hace prohibitivamente costoso para las organizaciones pequeñas.
Escasez de profesionales calificados
Con la actual demanda del mercado de expertos capacitados específicamente en IA multimodal, se está produciendo una adopción lenta.
Preocupaciones sobre protección de datos y privacidad
Compartir información entre fuentes requiere una protección de datos sensibles, lo que plantea cuestiones de ética y reglamentación.
Cómo Shaip puede ayudarle a implementar la IA multimodal
En Shaip, facilitamos el proceso de implementación de la IA multimodal al brindarle soluciones de datos de alta calidad que satisfacen sus necesidades. A continuación, se muestra cómo Shaip puede ayudarlo:
- Recopilación de datos: Shaip proporciona varios conjuntos de datos (texto, imágenes, audio y vídeo) de todo el mundo para satisfacer requisitos específicos.
- Anotación precisa: Los servicios de prestación de servicios por parte de expertos en anotación calificados en segmentación de imágenes, análisis de sentimientos y detección de objetos garantizan la precisión.
- Datos sanitarios imparciales: Medidas tecnológicas avanzadas de desidentificación para eliminar sesgos en los conjuntos de datos de entrenamiento a través del comercio justo.
