La vertiginosa velocidad de innovación que presenta la Inteligencia Artificial (IA) incide en todas sus áreas, como el aprendizaje multimodal.
Y es que la IA no solo apoya a las empresas a operar de manera más eficiente, sino que también genera ideas críticas que las empresas utilizan para su desarrollo. Ello inevitablemente deriva en un crecimiento continuo de dispositivos, que se estima aumenten en mil 800 millones durante los próximos cinco años, según la firma de asesoría tecnológica ABI Research.
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. En lugar de tener que analizar por separado los datos de diferentes dispositivos y sacar conclusiones, un sistema multimodal hace el trabajo... ¡automáticamente!
Los casos de uso para aplicaciones multimodales abarcan todas las industrias. En la industria automotriz, por ejemplo, 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.
Durante el Mobile World Congress 2019, la armadora alemana BMW presentó el sistema BMW Natural Interaction (Sistema de Interacción Natural) que posibilita la interacción multimodal con el vehículo.
¿Qué implica esto? Bueno, una tecnología que posibilita la comunicación del chofer con el vehículo mediante comandos de voz, control gestual aumentado y reconocimiento de mirada para lograr una comunicación auténtica con el vehículo. ¿Se imagina? Dicho sistema será integrado en el próximo modelo de la armadora identificado como iNEXT a partir de 2021.
Las industrias de medios y entretenimiento también están comenzando a adoptar el aprendizaje multimodal con estructuración de contenido, sistemas de recomendación, publicidad personal y marketing de cumplimiento automatizado. Ya no busque más, con base en esta tecnología lo que usted necesite o los intereses que persiga, llegarán eficiente y directamente a la pantalla de su dispositivo.
Las compañías de la industria de la salud y los hospitales se encuentran en las primeras etapas de adopción de técnicas de aprendizaje multimodal, pero existen aplicaciones prometedoras con las imágenes médicas.
Por ejemplo, Nature Medicine informó que científicos construyeron un sistema que diagnostica de forma automática padecimientos infantiles comunes, desde influenza hasta meningitis, mediante el análisis de los síntomas del paciente.
El sistema demostró una gran precisión, por lo que en el futuro podría ayudar a los doctores a diagnosticar a pacientes que sufran enfermedades más complejas. La base del sistema es una red neuronal, un tipo de inteligencia artificial, que puede aprender tareas gracias al análisis de una inmensa cantidad de datos.
Quizá pasen varios años antes de que los sistemas de aprendizaje profundo o multimodal comiencen a utilizarse en salas de emergencias y clínicas. No obstante, algunos se utilizarán más pronto en el mundo real. Google, por ejemplo, ya está realizando pruebas clínicas de su sistema de escaneo ocular en dos hospitales del sur de India. Sin duda, lo mejor está por venir.