Multimodal AI samlar kunskap från olika resurser som text, bilder, ljud och video och kan på så sätt ge rikare och mer grundliga insikter i en given scen.
I denna mening skiljer sig tillvägagångssättet från äldre modeller som bara fokuserar på en typ av data. Att blanda olika dataströmmar ger multimodal AI en mycket mer kontextuell syn på världen, vilket gör att system kan lära sig och agera mer klokt.
En applikation kan koppla samman de visuella detaljerna i ett foto med relevant text för att sammanfatta vad som händer på platsen. I sin mer expansiva hänseende till maskininlärning, tar detta tillvägagångssätt långt bortom enstaka modala uppgifter genom att ta kombinationer av olika input, och på så sätt nå mycket djupare resultat. I huvudsak emulerar detta hur, om människor observerade en scen, de skulle se sig omkring, höra, lyssna och läsa och därigenom ordna processen i en atmosfärisk datormiljö.
Sjukvård
Använd fall:
- Analysera röntgen- och MR-bilder tillsammans med patientens historia för att upptäcka tidiga tecken på sjukdom
- Korsreferens patologirapporter och genetiska data för exakta behandlingsrekommendationer
- Extrahera viktiga textdetaljer från läkaranteckningar för att komplettera bildstudier
Fördelar:
- Snabbare, mer korrekt diagnos över olika medier
- Agility och skräddarsydd vård som lyfter patientens resultat av behandlingar
- Effektiviserat arbete som gör att vårdgivare kan hantera komplexa ärenden mer effektivt
E-handel
Använd fall:
- Analys av kundrecensioner och produktbilder för att fastställa de mest populära aspekterna
- Matcha webbhistorik med visuell information för att rekommendera kompletterande objekt
- Använda bilder eller videor som användaren skickat in i stilförslag
Fördelar:
- Förbättrat engagemang genom mycket relevanta produktrekommendationer
- Förbättrade konverteringsfrekvenser och ultimat kundnöjdhet
- Ökad varumärkeslojalitet genom skräddarsydda estetiska eller funktionella klassificeringar
Autonoma fordon
Använd fall:
- Fotgängare och fordonsigenkänning genom en kombination av kameraseende och radardata.
- Lidar kombinerar data från andra sensorer för att förbättra objektdetektering och avståndsuppskattning.
- Avvikelser i vägytan indikeras för att möjliggöra visuell och sensoråterkoppling för föraren.
Fördelar:
- Minskade olyckor på grund av utbredd situationsmedvetenhet.
- Minskat antal fordonsolyckor på grund av förbättrad navigering och undvikande av kollisioner.
- Realtidsinformation om trafik hjälper till att lindra trängseln.
Utbildning
Multimodal AI stöder personligt lärande inom utbildning genom att analysera textbaserat material, videolektioner, ljuddiskussioner och interaktiva sessioner. Detta omfattande tillvägagångssätt utrustar lärare att känna till elevernas framsteg samtidigt som de anpassar innehållet till olika inlärningsstilar.
Använd fall:
- Sammanfattande videoklasser för enklare revision och anteckningar
- Spåra ansiktsuttryck i onlineklassrum för att mäta engagemang
- Inbädda ljudåterkoppling på studentpresentationer med skriftlig kritik
Fördelar:
- Bättre retentionsgrader genom målinriktat material anpassat efter varje elevs behov
- Större engagemang relaterat till multimodala och interaktiva undervisningsstrategier
Finans
Använd fall:
- Upptäck ovanliga utgiftsmönster genom att korskontrollera transaktionsregister och chatbot-utskrifter
- Analysera lånedokument och kundinteraktioner för korrekt godkännande
- Använder röstanalys för att upptäcka eventuellt bedrägeri eller högstresssamtal
Fördelar:
- Skarp avvikelsedetektering på flera datakanaler förhindrar bedrägerier
- Snabbare och mer exakt kreditbedömning för kunder
- Enhetlig ljud-, text- och numerisk data främjar utmärkt kundservice
Viktiga fördelar med multimodal AI
Bättre noggrannhet
Att jämföra olika former av data minskar sannolikheten för fel i jämförelse med ett system med enstaka modalitet.
Större kontextuell medvetenhet
Multimodal AI har en mycket djupare betydelse genom att slå samman olika indata.
Felminimering
Mångfalden av input verifierar de förvirrande tolkningarna för bättre resultat.
Låt oss ta ett exempel. Anta att ett textanalysverktyg drar några slutsatser som verkar tvetydiga. Systemet skulle kunna titta på vissa audiovisuella data för att säkerhetskopiera eller motbevisa de första resultaten.
Utmaningar i multimodal AI-implementering
Även om multimodal AI har en möjlig framtid, har implementeringen många utmaningar.
Datavolym och komplexitet
Bearbetningen och analysen av stora och olika datauppsättningar kräver toppmodern infrastruktur och beräkningsresurser.
Datajusteringskonflikter
Att anpassa varje modalitet blir svårt, eftersom du måste se till att varje stream (dvs. text, bilder och ljud) är synkroniserade; annars uppstår felaktigheter.
Bias från träningsdata
Eftersom datamängder ofta ärver fördomar, kan det leda till oförutsedda, orättvisa resultat från kureringen av datamängden för att säkerställa mångfald och rättvisa.
Höga kostnader
Att bygga multimodala system kräver speciell hårdvara och mjukvara som GPU:er och andra distributioner med flera maskiner, vilket gör det oöverkomligt för små organisationer.
Brist på kompetenta yrkesmän
Med den nuvarande efterfrågan på marknaden på experter som är specifikt utbildade i multimodal AI, är långsam adoption på gång.
Dataskydd och integritetsproblem
Att dela mellan källorna kräver känsligt dataskydd, vilket väcker frågor om etik och regelverk.
Hur Shaip kan hjälpa dig att implementera multimodal AI
På Shaip gör vi den multimodala AI-implementeringsresan enkel genom att ge dig högkvalitativa datalösningar som möter dina behov. Nedan är hur Shaip kan hjälpa till:
- Datainsamling: Shaip tillhandahåller olika datauppsättningar (text, bilder, ljud och video) från hela världen för att uppfylla specifika krav.
- Korrekt anteckning: Att tillhandahålla tjänster av kvalificerade annoteringsexperter inom bildsegmentering, sentimentanalys och objektdetektering säkerställer noggrannhet.
- Opartisk sjukvårdsdata: Avancerade tekniska åtgärder för avidentifiering för att eliminera fördomar i utbildningsdatauppsättningar genom rättvis handel.
