Размер и доля рынка мультимодального ИИ по компонентам (программное обеспечение, услуги); модальность данных; Конечное использование; Размер предприятия — SWOT-анализ, стратегический анализ конкуренции, региональные тенденции 2025–2037 гг.

Мультимодальный рынок искусственного интеллекта: драйверы роста и проблемы

Драйверы роста

• Растущая потребность в решениях, адаптированных для отдельных отраслей.По мере развития технологий искусственного интеллекта растет спрос на специализированное программное обеспечение и решения для удовлетворения конкретных промышленных целей и задач. Мультимодальный искусственный интеллект, например, может произвести революцию в уходе за пациентами и медицинских исследованиях, анализируя медицинские фотографии, текстовые записи пациентов и даже аудиозаписи разговоров врача с пациентом, чтобы предоставить полную диагностическую информацию. Например, в августе 2024 года Fractal объявила о запуске vaidya.ai, мультимодальной медицинской платформы, предназначенной для оказания бесплатной и простой помощи пациентам.
   
• Растущие потребности в автомобильной промышленности. Мультимодальный искусственный интеллект используется в автомобильной промышленности для разработки передовых систем помощи водителю (ADAS), которые объединяют текстовые данные от датчиков, аудиоданные от автомобильных голосовых помощников и визуальные данные от камер для повышения безопасности дорожного движения и удовольствия от вождения. Эта отраслевая стратегия открывает дверь новой волне инноваций, когда индивидуальные мультимодальные решения искусственного интеллекта используются для решения конкретных возможностей и трудностей, с которыми сталкивается каждый бизнес.
  
  Несколько автомобильных компаний используют мультимодальный искусственный интеллект для оптимизации своих процессов и задач. Например, BMW Group недавно запустила преобразовательную инициативу, используя GenAI для оптимизации задач по закупкам и улучшения взаимодействия с поставщиками. Компания планирует сотрудничать с AWS, BCG Platinion и BCG X, чтобы обеспечить масштабируемую и надежную интеграцию GenAI.
   
• Использование генеративных подходов искусственного интеллекта для ускорения создания мультимодальных экосистем

Когда дело доходит до ИИ, генеративный ИИ можно сравнить с творческим центром в этой области, способным генерировать текст, изображения и даже полноценные видеоролики. Он может генерировать информацию, сочетающую несколько форм данных. Например, он может синтезировать реалистичные изображения из текстовых описаний, писать подробные пояснения к фотографиям или даже создавать фильмы с более глубоким пониманием предмета. В этом слиянии форм данных происходит пересечение мультимодального ИИ и генеративного ИИ.

Например, при создании контента мультимодальная система искусственного интеллекта, основанная на генеративном искусственном интеллекте, может автоматически создавать маркетинговые материалы, которые объединяют текст, графику и видео, чтобы обеспечить более привлекательный и индивидуальный пользовательский опыт. Он может создавать увлекательный и способствующий пониманию интерактивный учебный контент, который адаптируется к уникальному стилю обучения каждого учащегося. Кроме того, он может автоматизировать создание мультимедийных презентаций, повышая их эффективность и образовательную ценность.

Задачи

• Потенциал смещения в мультимодальных моделях: Как и их унимодальные аналоги, мультимодальные модели ИИ подвержены смещению, и это связано с обучающим набором данных. Наборы обучающих данных, которые включают текст, фотографии, видео и другие медиафайлы, могут непреднамеренно высветить предрассудки общества или культуры, присутствующие в источниках данных. Эти предубеждения могут принимать самые разные формы. Например, при распознавании изображений они могут быть расовыми или гендерными, или лингвистическими и контекстуальными в задачах, связанных с обработкой естественного языка. Эти предубеждения обязательно наследуются и закрепляются мультимодальными моделями ИИ, когда они обучаются на таких данных, что может привести к несправедливым или ошибочным результатам при прогнозировании или выборе.
   
• Ограничения на возможность передачи: Ограниченная возможность передачи обращает внимание на ключевое ограничение в этих системах ИИ' гибкость и адаптивность. Мультимодальные модели искусственного интеллекта, обученные на одном типе данных, могут не адаптироваться или не работать должным образом, когда сталкиваются с новым типом данных, точно так же, как дирижер, обученный классической музыке, может столкнуться с трудностями при организации джаз-бэнда. Это ограничение переносимости подчеркивает необходимость осторожности, особенно при использовании этих моделей в динамичных и разнообразных контекстах реального мира.
  
  Трудность связана с тем, что информация, полученная в ходе обучения, неразрывно связана с конкретными модальностями, закономерностями и особенностями этого набора обучающих данных. При обнаружении новых или различных типов данных, в том числе при переходе от письменных данных к визуальным или от организации данных к неорганизованным данным, эти модели часто сталкиваются с трудностями при создании точных прогнозов или получении существенного понимания.