Aprendizaje multimodal: el futuro de la inteligencia artificial

        
                                                                                    
                        

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La inteligencia artificial (IA) no solo ayuda a las empresas a operar de manera más eficiente, sino que también genera información crítica que las empresas utilizan para mejorar. La IA ha proliferado a través de la empresa, convirtiéndose en un componente crucial de las empresas exitosas . Este éxito impulsa el crecimiento continuo de AI, con dispositivos de IA que se prevé que aumenten en 1.800 millones en los próximos cinco años, encontró ABI Research.

La publicación de blog de ABI Research, Aprendizaje multimodal y el futuro de la inteligencia artificial describió el impacto y el futuro de la IA en los negocios. Actualmente, los dispositivos de inteligencia artificial funcionan de forma independiente, con grandes volúmenes de datos que fluyen a través de cada dispositivo. A medida que la IA continúa desarrollándose, estos dispositivos podrán funcionar de manera poderosa de acuerdo con los demás, revelando todo el potencial de la IA, según la publicación.

VER: Microsoft Azure: lo que los líderes de TI y de negocios necesitan saber (PDF gratuito) (TechRepublic)

La acción de consolidar datos independientes de varios dispositivos de IA en un solo modelo se denomina aprendizaje multimodal. Los sistemas multimodales pueden procesar múltiples conjuntos de datos, utilizando métodos basados ​​en el aprendizaje para generar información más inteligente, dijo la publicación del blog. En lugar de tener que analizar por separado los datos de diferentes dispositivos y sacar conclusiones, un sistema multimodal hace el trabajo automáticamente.

La publicación del blog identificó los siguientes dos beneficios principales del aprendizaje multimodal:

  • Múltiples sensores que observan los mismos datos pueden hacer predicciones más sólidas porque la detección de cambios solo puede ser posible cuando ambos Las modalidades están presentes.
  • La fusión de múltiples sensores puede facilitar la captura de información complementaria o tendencias que pueden no ser capturadas por las modalidades individuales.

En un esfuerzo por salir de los silos de IA, las organizaciones están abiertas a adoptar el aprendizaje multimodal. El costo para desarrollar sistemas multimodales no es abrumador, ya que el panorama del mercado de sensores de hardware y software de percepción es muy competitivo, dijo la publicación del blog.

Algunas de las plataformas multimodales más conocidas incluyen IBM Watson y Microsoft Azure pero la mayoría de las organizaciones solo se han centrado en la expansión de sistemas unimodales. Existe una brecha entre la oferta y la demanda, según la publicación del blog, que brinda a las compañías de plataformas una gran oportunidad para ingresar al campo. El aprendizaje multimodal también presenta oportunidades para los vendedores de chips, cuyas habilidades serán beneficiosas en el borde.

Casos de uso multimodal

Los casos de uso para aplicaciones multimodales abarcan todas las industrias, según la publicación. En la industria automotriz, se están introduciendo sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADA), asistentes de interfaz hombre-máquina en el vehículo (HMI) y sistemas de monitoreo del conductor (DMS) a los sistemas multimodales.

Los proveedores de robótica están integrando sistemas multimodales en HMI de robótica y automatización de movimiento, según el post. Las compañías de dispositivos de consumo están viendo aplicaciones de sistemas multimodales en seguridad y autenticación de pagos, motores de recomendación y personalización, y asistentes personales.

Las compañías médicas y los hospitales se encuentran en las primeras etapas de la adopción de técnicas de aprendizaje multimodal, pero existen aplicaciones prometedoras con las imágenes médicas. Las industrias de medios y entretenimiento también están comenzando a adoptar el aprendizaje multimodal con estructuración de contenido, sistemas de recomendación de contenido, publicidad personal y marketing de cumplimiento automatizado, según la publicación.

Hasta que más empresas adopten públicamente esta forma de operar, los sistemas de aprendizaje multimodal seguirán siendo desconocidos para la mayoría de las personas. Sin embargo, el futuro de la IA se dirige en la dirección multimodal.

Para obtener más información, consulte Cómo el movimiento de IBM Watson a multicloud podría ayudar a su empresa a adoptar AI en TechRepublic.

                                                                                

                                                

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