Kuinka multimodaalinen koneoppiminen voi varmistaa positiivisen digitaalisen tuoton
Tekoälyn (AI) aiheuttama digitaalinen vallankumous näyttää varmistavan, kuinka futuristinen globaali teknologinen kehitys tapahtuu. Koska koneoppimismalleja (ML) pidettiin sille tärkeinä, tutkijat ovat herättäneet kysymyksen, kuinka he voivat käsitellä useiden modaliteettien dataa. Vastatakseen tähän haasteeseen kehitetään multimodaalisia koneoppimismekanismeja (MML), jotka käsittelevät valtavia datamääriä muun muassa äänen, tekstin, kuvan ja videon muodoista.
”Luulen, että MML viittaa tekoälyn alaan, joka yhdistää ja analysoi tietoa datamodaliteeteista. Hyödyntämällä tietolähteitä, mallit voivat saada ymmärrystä sisällöstä, mikä parantaa suorituskykyä tehtävissä, kuten kuvatekstit, puheentunnistukset ja tunteiden analysointi”, IT-konsultointi- ja -palvelutoimittajan Quarks Technosoftin toimitusjohtaja Vipin Vindal kertoi FE:lle. Lohkoketju.
Ymmärrettyjen tietojen mukaan MML käyttää keinotekoisia hermoyhteyksiä tietojen käsittelyyn, mikä mahdollistaa niiden kasvun. Tietokonesovellusyrityksen Roboflown mukaan MML koostuu kolmesta osasta, jotka ovat yksittäisten modaliteettien unimodaalisia koodereita, fuusiorakennetta jokaisen syöttömodaliteetin ominaisuuksien yhdistämiseksi ja luokittelijan sulautetun datan vastaanottamiseksi. Yritys mainitsi myös, että MML:n käyttötapauksia ovat olleet tekstistä kuvaksi luominen, visuaalinen kysymyksiin vastaaminen ja luonnollinen kieli visuaaliseen päättelyyn.
”MML voi parantaa riskien arvioinnin syvyyttä ja tarkkuutta. Brändin suojauksessa tämä tekniikka voi mahdollistaa reaaliaikaisen seurannan ja tunnistaa mahdolliset uhat brändin maineelle useissa kanavissa. Kaiken kaikkiaan MML:n etujen pitäisi tehdä siitä työkalu riskienhallinnan tehokkuuden ja kestävyyden lisäämiseen”, Sanjay Kaushik, digitaalisen rikosteknisen yrityksen Netrika Consultingin toimitusjohtaja, sanoi.
Teknologiateollisuuden analyytikko AIMultiple korosti hyötyjen osalta, että MML voi auttaa parantamaan mallin kykyjä antamalla sille inhimillisen kosketuksen sekä lisäämään sen tarkkuutta. MML:ään liittyviä haasteita ovat kuitenkin kerättyjen tietojen esittäminen, erilaisten modaliteettien kohdistaminen ja tulkintojen haitat, kuten ohjelmistokehitysyhtiö Serokell toteaa. Tietojen mukaan MML:ää hyödyntäviä yrityksiä ovat muun muassa Meta, Google, japanilaiset tiedemiehet ja tutkijat. Esimerkiksi Meta työskentelee MML-tuetun digitaalisen avustajan parissa ihmisten vuorovaikutuksen tekemiseksi ja voi varmistaa kuvien muuntamisen tekstiksi ja päinvastoin. Uskotaan, että tutkijat ja tutkijat Yahoo! Japani, Tokion yliopisto ja ML-pohjainen Mantra loivat MML-mallin sarjakuvatekstien kääntämiseksi puhekuplista, ja se luotiin kääntämään japanilaisia sarjakuvia.
Markkinatutkijan Fortune Business Insightsin tiedot totesivat, että globaalit ML-markkinat saavuttavat 26,03 miljardia dollaria vuonna 2023 ja 225,91 miljardia dollaria vuoteen 2030 mennessä, mikä tarkoittaa 36,2 %:n vuosikasvua (CAGR) ennustejaksolla. Teknologiatietoyrityksen ABI Researchin mukaan MML-sovelluksilla asennettujen projektien kokonaismäärä on 514,1 miljoonaa vuonna 2023. Teknologiapalveluyrityksen Infosysin ennustaman MML:n tulevaisuuden pitäisi keskittyä ihmisen ja koneen välisen viestinnän lisäämiseen. Sovelluksia, joiden odotetaan hyödyttävän MML:ää, ovat muun muassa kehittynyt tietokonenäkö, cross-modaalinen siirron oppiminen, kontekstitietoiset järjestelmät.
Yhteenvetona voidaan todeta, että MML on kenttä, joka voi hyödyntää tietoa parantaakseen suorituskykyä, parantaakseen ymmärrystä ja vapauttaakseen mahdollisuuksia sovelluksissa. MML:n tulevaisuuteen voi liittyä edistysaskeleita syvässä oppimisessa, eettisissä näkökohdissa, multimodaalisessa vahvistusoppimisessa ja tieteidenvälisessä tutkimuksessa”, Web3.0-videosovelluksen Chingari perustaja ja toimitusjohtaja Sumit Ghosh totesi.
