¿Qué es la IA Multimodal?

Descubre todo su potencial

La Inteligencia Artificial y su aplicación en múltiples sectores avanza a un ritmo vertiginoso dadas las infinitas oportunidades que brinda para empresas de todo tipo e industrias. Día a día, somos espectadores de la afloración de nuevos productos de IA y Machine Learning en el mercado. Sin embargo, la Inteligencia Artificial Multimodal es un gran tesoro por descubrir porque existen muy pocas soluciones profesionales en el mercado capaces de trabajar en esta área tecnológica extremadamente innovadora.

Pero, ¿qué es exactamente la Inteligencia Artificial Multimodal?

Las personas somos capaces de comprender el significado del cruce de distintos tipos de datos [texto, video, imagen y audio] cuando estos interactúan en un contexto determinado. Es decir, si vemos la fotografía de un teatro vacío podemos interpretar que el espectáculo se ha acabado o que no ha tenido público. Sin embargo, si vemos esa misma fotografía acompañada de un texto que pone “La pandemia vacía los teatros” entendemos que debido a la crisis sanitaria los espectáculos culturales se han cancelado. Este ejemplo nos sirve para entender el concepto de multimodalidad aplicado en la Inteligencia Artificial.

Los sistemas multimodales de Inteligencia Artificial se caracterizan por procesar múltiples conjuntos de distintos tipos de datos utilizando métodos basados en el aprendizaje para proporcionar información más precisa, veraz e inteligente.

O dicho de otra manera, el aprendizaje multimodal es capaz de consolidar datos independientes de varios dispositivos de IA en un solo modelo y hacer predicciones de forma automática.

CASOS DE USO DE LA IA MULTIMODAL

La aplicación de la IA Multimodal es extensible a todos los sectores. Cada vez más, vamos viendo cómo empresas y organizaciones innovadoras sienten interés por esta área de la Inteligencia Artificial y por cómo pueden implementarla en sus estrategias de transformación digital.

· La industria automovilística, por ejemplo, está trabajando con IA Multimodal en sus sistemas de asistencia al conductor, sus asistentes HMI (interfaz hombre-máquina) en los vehículos y los sistemas de monitorización del conductor  diseñados para detectar el sueño, la fatiga, distracciones o la pérdida de atención. Imaginar todas las posibilidades que nos ofrece la interacción multimodal con nuestro vehículo es emocionante. Significa comunicarnos con nuestro coche a través de nuestra voz (Procesamiento del Lenguaje Natural), nuestra imagen (inspección visual) y nuestras acciones.

Otros grandes sectores en los que la aplicación de la Inteligencia Artificial Multimodal es prometedora son:

· El Sector de la Salud y la Industria Farmacéutica y la posibilidad de realizar diagnósticos de forma automática e inmediata mediante el análisis multimodal de datos de imágenes, síntomas, antecedentes e historiales de los pacientes.

· El Sector de los Medios de Comunicación y el Entretenimiento con sus sistemas de recomendación, publicidad personalizada y remarketing.

No debemos olvidar el ámbito del diseño de productos o cualquier negocio en el que la asociación entre conceptos visuales y textuales sea estratégica y fundamental. En este sentido, la multimodalidad permite generar imágenes a partir de descripciones de texto y a la inversa, categorizar de forma instantánea imágenes a través de su reconocimiento visual.

Como vemos, las aplicaciones en la industria son infinitas. Tan sólo hay que imaginar para desear y encontrar el aliado tecnológico perfecto para implantar nuevos sistemas de IA Multimodal capaces de revolucionar los procesos de cualquier empresa.

ENAIA, LA ÚNICA PLATAFORMA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL MULTIMODAL

ENAIA, AIaaS platform, hace fácil el Machine Learning para liderar la penetración de la Inteligencia Artificial en todas las empresas y procesos. Está diseñada para ser accesible para compañías de cualquier dimensión en todos los sectores. Tiene la capacidad de crear modelos de IA totalmente operativos para cualquier tarea, sin importar lo específica que ésta sea.

ENAIA realiza predicciones a partir de diferentes tipos de datos de entrada: imágenes, lenguaje natural y tablas de datos. Únicos o combinados [Multimodal IA].

√ ENAIA no requiere BigDta, sólo RightData

No son necesarios conocimientos de programación ni de Inteligencia Artificial para su utilización.

Cualquier desarrollador puede integrarla mediante REST API en las aplicaciones utilizadas por su empresa.

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