Hvad er de bedste multimodale AI-applikationer og brugssager?

Multimodal AI samler viden fra forskellige ressourcer som tekst, billeder, lyd og video, og er således i stand til at give et rigere og mere grundigt indblik i en given scene.

I denne forstand adskiller tilgangen sig fra ældre modeller, som kun fokuserer på én type data. Blanding af forskellige datastrømme giver multimodal AI et meget mere kontekstuelt syn på verden, som gør det muligt for systemer at lære og handle mere velovervejet.

En applikation kan forbinde de visuelle detaljer i et billede med relevant tekst for at opsummere, hvad der sker på scenen. I sin mere ekspansive henseende til maskinlæring tager denne tilgang langt ud over enkeltmodale opgaver ved at tage kombinationer af forskellige input og dermed nå frem til meget dybere resultater. I bund og grund efterligner dette, hvordan de, hvis folk observerede en scene, ville se sig omkring, høre, lytte og læse - og derved arrangere denne proces i et atmosfærisk computermiljø.

Medicinal

Multimodal kunstig intelligens samler patientjournaler, medicinske billeder, testresultater og lægenotater i ét sammenhængende perspektiv. De medicinske teams får således hurtige perspektiver, samtidig med at de får bred indsigt i enhver patients tilstand. Dette øger præcisionen af ​​diagnostik og personalisering af behandlingen af ​​en patient.

Brug sager:

• Analyse af røntgen- og MR-billeder sammen med patienthistorie for at opdage tidlige tegn på sygdom
• Krydsrefererende patologirapporter og genetiske data for præcise behandlingsanbefalinger
• Uddrag af afgørende tekstdetaljer fra lægenotater for at supplere billeddannelsesundersøgelser

Fordele:

• Hurtigere og mere korrekt diagnose på tværs af forskellige medier
• Agilitet og skræddersyet pleje, der løfter patientresultatet af behandlinger
• Strømlinet arbejde, der gør det muligt for sundhedsudbydere at håndtere komplekse sager mere effektivt

E-handel

Multimodale AI-profiler vil anbefale produkter i henhold til kundernes præferencer, strømline søgninger og optimere kundeinteraktionsprocesser på e-handelswebsteder. Den samler brugeradfærd, tekstlige anmeldelser og produktvisuals, der fanger nuancerne af brugerpræferencer, som en enkelt-modalitetsmotor kan gå glip af.

Brug sager:

• Analyse af kundeanmeldelser og produktbilleder for at bestemme de mest populære aspekter
• Matchende browserhistorik med visuelle oplysninger for at anbefale supplerende elementer
• Brug af brugerindsendte billeder eller videoer i stylingforslag

Fordele:

• Forbedret engagement gennem yderst relevante produktanbefalinger
• Forbedrede konverteringsrater og ultimativ kundetilfredshed
• Øget mærkeloyalitet gennem skræddersyede æstetiske eller funktionelle klassifikationer

Autonome køretøjer

Autonome køretøjer bruger multimodal AI til at analysere miljøer, opdage forhindringer og levere øjeblikkelige beslutninger. Sammensmeltning af kameraer, radar, lidar og andre sensorindgange giver et realitetstjek af trafikforhold og andre potentielt farlige situationer.

Brug sager:

• Fodgænger- og køretøjsgenkendelse gennem en kombination af kamerasyn og radardata.
• Lidar kombinerer data fra andre sensorer for at forbedre genstandsdetektion og afstandsestimering.
• Uregelmæssigheder i vejbelægningen er angivet for at muliggøre, at føreren kombinerer visuel og sensorfeedback.

Fordele:

• Reducerede ulykker på grund af udbredt situationsbevidsthed.
• Reduceret antal køretøjsulykker på grund af forbedret navigation og undgåelse af kollisioner.
• Realtidsinformation om trafik hjælper med at afhjælpe trængsel.

Uddannelse

Multimodal AI understøtter personlig læring i undervisningen ved at analysere tekstbaserede materialer, videolektioner, lyddiskussioner og interaktive sessioner. Denne vidtfavnende tilgang klæder lærerne på til at kende elevernes fremskridt, mens de tilpasser indholdet til forskellige læringsstile.

Brug sager:

• Opsummering af videoklasser for lettere revision og notering
• Sporing af ansigtsudtryk i online klasseværelser for at måle engagement
• Indlejring af lydfeedback på elevpræsentationer med skriftlig kritik

Fordele:

• Bedre fastholdelsesrater gennem målrettede materialer, der er tilpasset hver elevs behov
• Større engagement relateret til multimodale og interaktive undervisningsstrategier

Finance

Multimodal AI i finansiering hjælper med at opdage svindel, risikovurdering og kundepleje ved at analysere transaktionsregistreringer, tekstdata og stemmeinteraktioner. Dette synergistiske overblik giver subtile tegn på uregelmæssigheder og driftseffektivitet.

Brug sager:

• Find usædvanlige forbrugsmønstre ved at krydstjekke transaktionsregistreringer og chatbot-udskrifter
• Analyse af lånedokumenter og klientinteraktioner for nøjagtig godkendelse
• Anvender stemmeanalyse til at opdage mulig bedrag eller højstress-samtaler

Fordele:

• Skarp registrering af uregelmæssigheder på flere datakanaler forhindrer svindel
• Hurtigere og mere præcis kreditvurdering for kunderne
• Samlet lyd, tekst og numeriske data fremmer fremragende kundeservice

Vigtigste fordele ved multimodal AI