{"id":25751,"date":"2024-09-26T02:00:43","date_gmt":"2024-09-26T02:00:43","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=25751"},"modified":"2024-09-26T02:00:43","modified_gmt":"2024-09-26T02:00:43","slug":"la-academia-de-ciencias-de-china-presenta-un-nuevo-modelo-de-ia-de-vision-artificial-multimodal","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=25751","title":{"rendered":"La Academia de Ciencias de China presenta un nuevo modelo de IA de visi\u00f3n artificial multimodal"},"content":{"rendered":"
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Un grupo de investigadores de la Academia de Ciencias de China (CAS<\/a>) ha propuesto un modelo de inteligencia artificial (IA) de visi\u00f3n artificial multimodal de amplio alcance. Este modelo super\u00f3 las limitaciones de los modelos tradicionales de dominio \u00fanico en el manejo de informaci\u00f3n multimodal y logr\u00f3 nuevos avances en la tecnolog\u00eda de recuperaci\u00f3n de im\u00e1genes multimodal.<\/p>\n

\"Modelo
La asociaci\u00f3n de detalles es m\u00e1s eficiente para mantener la coherencia entre las modalidades, por lo que se aplic\u00f3 una red de miner\u00eda de informaci\u00f3n de amplio alcance para la extracci\u00f3n de asociaciones detalladas.<\/figcaption><\/figure>\n

La visi\u00f3n artificial multimodal es un gran desaf\u00edo en la IA, ya que implica encontrar coherencia y complementariedad entre diferentes tipos de datos. Los m\u00e9todos tradicionales se centran en im\u00e1genes y caracter\u00edsticas, pero est\u00e1n limitados por cuestiones como la granularidad de la informaci\u00f3n y la falta de datos. En comparaci\u00f3n con los m\u00e9todos tradicionales, los investigadores descubrieron que las asociaciones de detalles son m\u00e1s eficaces para mantener la coherencia entre las modalidades.<\/p>\n

Integraci\u00f3n de una red de miner\u00eda de informaci\u00f3n de amplio alcance<\/h2>\n

En este estudio, el equipo introdujo una red de miner\u00eda de informaci\u00f3n de amplio alcance (WRIM-Net). Este modelo cre\u00f3 interacciones de regiones globales para extraer asociaciones detalladas en varios dominios, como los dominios espaciales, de canales y de escala, haciendo hincapi\u00e9 en la miner\u00eda de informaci\u00f3n invariante de modalidad en un amplio rango.<\/p>\n

Adem\u00e1s, el equipo de investigaci\u00f3n gui\u00f3 a la red para extraer de manera efectiva informaci\u00f3n invariante de modalidad mediante el dise\u00f1o de una p\u00e9rdida contrastiva de instancias clave de modalidad cruzada.<\/p>\n

La validaci\u00f3n experimental mostr\u00f3 la efectividad del modelo tanto en conjuntos de datos de modalidad cruzada est\u00e1ndar como a gran escala, logrando m\u00e1s del 90% en varias m\u00e9tricas de rendimiento clave por primera vez. Este modelo se puede aplicar en varios campos de la inteligencia artificial, incluida la trazabilidad y recuperaci\u00f3n visual, as\u00ed como el an\u00e1lisis de im\u00e1genes m\u00e9dicas.<\/p>\n

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