Care sunt cele mai importante aplicații multimodale AI și cazuri de utilizare?

Inteligența artificială multimodală reunește cunoștințele din diferite resurse, cum ar fi text, imagini, audio și video, putând astfel oferi informații mai bogate și mai detaliate asupra unei scene date.

În acest sens, abordarea este diferită de modelele mai vechi care se concentrează doar pe un singur tip de date. Amestecarea diferitelor fluxuri de date oferă IA multimodală cu o viziune mult mai contextuală asupra lumii, ceea ce permite sistemelor să învețe și să acționeze mai judicios.

O aplicație poate conecta detaliile vizuale ale unei fotografii cu text pertinent pentru a rezuma ceea ce se întâmplă la scenă. În privința sa mai extinsă față de învățarea automată, această abordare ia mult dincolo de sarcinile unimodale, luând combinații de diverse intrări, ajungând astfel la rezultate mult mai profunde. În esență, acest lucru emulează modul în care, dacă oamenii ar observa o scenă, s-ar uita în jur, s-ar auzi, s-ar asculta și s-ar citi, aranjand astfel acel proces într-un mediu de calcul atmosferic.

Farmaceutice

Inteligența artificială multimodală reunește înregistrările pacienților, imaginile medicale, rezultatele testelor și notele medicilor într-o singură perspectivă coerentă. Echipele medicale obțin astfel perspective prompte în timp ce obțin o perspectivă largă asupra stării fiecărui pacient. Acest lucru sporește precizia diagnosticului și personalizării tratării unui pacient.

Cazuri de utilizare:

• Analizarea imaginilor cu raze X și RMN împreună cu istoricul pacientului pentru a detecta semnele precoce ale bolii
• Încrucișarea rapoartelor de patologie și a datelor genetice pentru recomandări precise de tratament
• Extragerea detaliilor textuale cruciale din notițele medicului pentru a completa studiile imagistice

Beneficii:

• Diagnosticare mai rapidă și mai corectă pe diverse medii
• Agilitate și îngrijire personalizată, înălță rezultatul tratamentelor pentru pacient
• Muncă simplificată care permite furnizorilor de servicii medicale să gestioneze mai eficient cazurile complexe

E-commerce

Profilurile multimodale AI vor recomanda produse în funcție de preferințele clienților, vor simplifica căutările și vor optimiza procesele de interacțiune cu clienții pe site-urile de comerț electronic. Acesta adună comportamentul utilizatorilor, recenzii textuale și elemente vizuale ale produselor care surprind nuanțele preferințelor utilizatorilor pe care le-ar putea lipsi un motor cu o singură modalitate.

Cazuri de utilizare:

• Analiza recenziilor clienților și a imaginilor produselor pentru a determina cele mai populare aspecte
• Potrivirea istoricului de navigare cu informații vizuale pentru a recomanda articole complementare
• Utilizarea imaginilor sau videoclipurilor trimise de utilizator în sugestii de stil

Beneficii:

• Angajament sporit prin recomandări de produse extrem de relevante
• Rate de conversie îmbunătățite și satisfacție maximă a clienților
• Creșterea loialității mărcii prin clasificări estetice sau funcționale personalizate

Vehicule autonome

Vehiculele autonome folosesc AI multimodal pentru a analiza mediile, a detecta obstacolele și pentru a lua decizii instantanee. Fuzionarea camerelor, radarului, lidarului și a altor intrări de senzori oferă o verificare a realității asupra condițiilor de trafic și a altor situații potențial periculoase.

Cazuri de utilizare:

• Recunoașterea pietonilor și a vehiculelor printr-o combinație de vizualizare a camerei și date radar.
• Lidar combină datele de la alți senzori pentru a îmbunătăți detectarea obiectelor și estimarea distanței.
• Anomaliile de la suprafața drumului sunt indicate pentru a permite feedback-ul vizual și senzorial de fuziune a șoferului.

Beneficii:

• Reducerea accidentelor datorită conștientizării situației pe scară largă.
• Numărul redus de accidente de vehicule datorită navigației îmbunătățite și evitării coliziunilor.
• Informațiile în timp real despre trafic ajută la atenuarea aglomerației.

Educaţie

AI multimodal sprijină învățarea personalizată în educație prin analizarea materialelor bazate pe text, lecții video, discuții audio și sesiuni interactive. Această abordare cuprinzătoare îi echipează pe profesori să cunoască progresul elevilor, adaptând în același timp conținutul la diverse stiluri de învățare.

Cazuri de utilizare:

• Rezumatul orelor video pentru o revizuire mai ușoară și luarea de note
• Urmărirea expresiilor faciale în sălile de clasă online pentru a măsura implicarea
• Încorporarea feedback-ului audio în prezentările studenților cu critici scrise

Beneficii:

• Rate de reținere mai bune prin materiale specifice, ritmate în funcție de nevoile fiecărui student
• Angajament mai mare legat de strategiile de predare multimodale și interactive

finanțe

Inteligența artificială multimodală în finanțe ajută la detectarea fraudelor, evaluarea riscurilor și îngrijirea clienților prin analiza înregistrărilor tranzacțiilor, a datelor textuale și a interacțiunilor vocale. Această imagine de ansamblu sinergică oferă semne subtile de nereguli și eficiență operațională.

Cazuri de utilizare:

• Descoperiți modele neobișnuite de cheltuieli prin verificarea încrucișată a înregistrărilor tranzacțiilor și a transcrierilor chatbotului
• Analizarea documentelor de împrumut și a interacțiunilor cu clienții pentru aprobarea corectă
• Folosind analiza vocală pentru a detecta posibile înșelăciuni sau discuții cu stres ridicat

Beneficii:

• Detectarea ascuțită a anomaliilor pe mai multe canale de date previne frauda
• Evaluare mai rapidă și mai precisă a creditului pentru clienți
• Datele audio, text și numerice unificate promovează un serviciu excelent pentru clienți

Avantajele cheie ale IA multimodală