Desbloqueie o futuro com a IA multimodal

Desbloqueie o futuro com a IA multimodal

Vá além do texto. Crie IA verdadeiramente inteligente com a abordagem multimodal.
Vamos conversar!

Como funciona a IA multimodal?

Ver mais
Recolha de dados
A IA recolhe toda a informação que lhe der (ficheiros de texto, fotografias, gravações de áudio, vídeos) e depois seleciona o conjunto, descartando ficheiros corrompidos e duplicados. Se lhe der dados de má qualidade, obtém maus resultados, por isso este passo de limpeza importa mais do que as pessoas pensam.
Extração de características
Diferentes ferramentas de IA analisam cada tipo de dados para encontrar o que realmente é útil. Os processadores de texto procuram palavras-chave e significado, os analisadores de imagem detetam objetos e padrões, as ferramentas de áudio captam fala e sons. Cada ferramenta fala a sua própria língua, mas extrai o que é importante.
Combinação de modalidades
O sistema descobre como fundir conclusões de texto, imagens e áudio sem perder detalhes importantes. Por vezes mistura tudo logo no início, outras vezes analisa cada parte em separado e depois combina os resultados. Seja como for, obtém uma visão mais completa do que qualquer tipo de dados isolado poderia dar.
Treino de modelos
A IA aprende ao processar enormes quantidades de dados mistos: fotografias com legendas, vídeos com legendas de diálogo, áudio com transcrições. Começa a ligar o que vê, ouve e lê até compreender como se relacionam os diferentes tipos de informação.
Inferência e criação
Depois de treinada, a IA faz suposições fundamentadas sobre novos dados, considerando várias entradas em simultâneo. Pode ler a sua expressão facial enquanto ouve as suas palavras, ou gerar descrições de imagens ao compreender tanto o conteúdo visual como o contexto envolvente.
Sugestões e melhorias
O sistema continua a ficar mais inteligente, aprendendo com os erros e os sucessos. O feedback do mundo real ensina-o a lidar com casos limite estranhos e combinações inesperadas de dados que não estavam no conjunto de treino original.

Casos de utilização da IA multimodal em diferentes setores

Indústria automóvel

O seu carro torna-se, basicamente, um especialista de segurança desconfiado que nunca se cansa. Câmaras, radar e sensores trabalham em conjunto para travar a fundo quando está prestes a bater em alguém, corrigir a trajetória quando se desvia da faixa e avisar em voz alta de carros nos ângulos mortos. Pode dar ordens ao carro falando ou gesticulando, em vez de se atrapalhar com botões minúsculos enquanto conduz. A parte inquietante? Observa o seu rosto para detetar que está a adormecer ou a enviar mensagens e avisa-o antes que acabe contra uma árvore.

Vamos conversar

Saúde e farmacêutica

Os médicos juntam as suas radiografias, análises ao sangue e historial clínico num liquidificador de IA que deteta cancro e outras doenças graves mais cedo do que os olhos humanos sozinhos. O tratamento torna-se pessoal, com base no seu ADN e historial de saúde reais, em vez de abordagens genéricas iguais para todos. As farmacêuticas alimentam a IA com enormes volumes de dados de ensaios e registos de doentes, que encontra medicamentos promissores sem demorar vinte anos nem queimar milhares de milhões de dólares.

Vamos conversar

Media e entretenimento

As empresas que oferecem conteúdo de vídeo podem recolher informação sobre as pessoas que usam os seus produtos, em conformidade com a legislação em vigor: o que veem, o que marcam com «gosto» e o que ignoram, para perceber o que o mantém colado ao ecrã. Recebe séries e vídeos de que provavelmente vai gostar, em vez de lixo aleatório. Os anunciantes deixam de lhe fazer perder tempo com coisas irrelevantes, ao apontar para o que pode realmente querer. Todos ganham, porque deixa de ser constantemente irritado por recomendações péssimas.

Vamos conversar

Retalho

As lojas seguem a sua navegação online, registam as suas compras e monitorizam as suas redes sociais para construir perfis assustadoramente precisos do que quer. Mas, a bem dizer, as recomendações fazem agora sentido, em vez de sugerirem disparates. As cadeias de abastecimento também ficam mais inteligentes: o que é popular mantém-se em stock e os artigos estranhos que ninguém compra não ocupam espaço no armazém.

Vamos conversar

Indústria

As máquinas de fábrica, no fundo, denunciam-se a si próprias antes de avariarem. A IA observa as leituras dos sensores, ouve ruídos estranhos e deteta problemas visuais para prever falhas antes de a produção parar. O controlo de qualidade apanha produtos defeituosos em tempo real, em vez de enviar lixo avariado a clientes que o vão devolver de qualquer forma.

Vamos conversar

Finanças

Os bancos analisam os seus hábitos de consumo, publicações nas redes sociais e historial de crédito para apanhar fraudulentos e decidir se vale a pena emprestar-lhe dinheiro. O apoio ao cliente com IA conhece mesmo os dados da sua conta, em vez de o obrigar a contar a história da sua vida de cada vez que liga. Menos pessoas são burladas e as decisões de crédito tornam-se menos arbitrárias.

Vamos conversar

E-commerce

As lojas online acompanham cada clique, scroll e compra para recomendar produtos que realmente vai comprar, em vez de sugestões totalmente aleatórias. Os sistemas de inventário preveem o que as pessoas querem antes de elas saberem que querem. Os bots de apoio ao cliente dão finalmente respostas úteis com base no seu histórico de encomendas, em vez de respostas genéricas inúteis que não resolvem nada.

Vamos conversar

Criação de agentes de IA com ferramentas e frameworks de vanguarda

Framework de IA
Linguagem de programação
Framework web
Plataforma de IA (MLaaS)
Modelos de IA generativa
Modelos de IA generativa
Modelos de IA generativa

Automatize tarefas complexas com IA multimodal.

Dots

O nosso processo de desenvolvimento de IA sem atritos

01
Identificação do problema e recolha de dados
Sentamo-nos e ouvimos mesmo o que faz a sua equipa querer desistir, em vez de presumir que já sabemos. Depois analisamos o desastre de dados que tiver: folhas de cálculo infernais, bases de dados que ninguém entende, ficheiros espalhados por doze sistemas diferentes. Seremos honestos se a sua situação de dados for irrecuperável, porque fingir o contrário só faz perder tempo a todos.
02
Seleção de algoritmos e treino de modelos
Escolhemos os métodos de IA com base no que realmente vai funcionar na sua confusão específica, e não no que Silicon Valley anda a promover este mês. Depois treinamos o sistema com os seus dados reais até conseguir lidar com as peculiaridades diárias do seu negócio sem entrar em colapso.
03
Testes
e validação
Passamos muito tempo a tentar fazer a sua IA falhar de formas criativas antes de a receber. Alimentamo-la com dados maus, lançamos-lhe cenários impossíveis e submetemos tudo a testes de tortura, para que não seja apanhado de surpresa por algum caso limite em que ninguém pensou.
04
Planeamento da implementação e integração
Descobrimos como encaixar esta nova IA em qualquer sistema que esteja a usar, sem causar um colapso total. Isto costuma exigir muito trabalho de detetive para perceber os horrores não documentados escondidos na sua stack tecnológica.
05
Implementação e monitorização do modelo
Soltamos o sistema e depois vigiamo-lo como pais nervosos nas primeiras semanas. Quando inevitavelmente fizer alguma asneira, e vai fazer, estamos lá para corrigir antes que os seus utilizadores se queixem ou o seu chefe comece a fazer perguntas incómodas.
06
Manutenção e iteração do modelo
Não desaparecemos no minuto em que aprova o projeto, como fazem alguns prestadores. A sua IA precisa de acompanhamento constante porque o seu negócio muda continuamente e lhe lança novos desafios. Ficamos presentes para continuar a ajustar e a corrigir o que avaria.

O seu projeto de IA multimodal começa aqui.
Peça já um orçamento.

Vamos conversar CTA CTA

Perguntas frequentes

O que é a IA multimodal?

A IA multimodal processa e analisa dados de várias fontes, como texto, imagens e áudio, para obter uma compreensão abrangente da informação. Esta integração permite previsões e conclusões mais precisas, adaptando-se a setores como a saúde e o entretenimento.

O que é um modelo generativo multimodal?

Um modelo generativo multimodal cria conteúdo novo ao combinar vários tipos de dados, por exemplo gerando imagens a partir de texto ou criando texto a partir de imagens. Une as capacidades dos modelos generativos a entradas multimodais para produzir resultados diversificados.

Como se usa a IA multimodal na IA generativa?

A IA multimodal potencia a IA generativa ao integrar vários tipos de dados, como texto e imagens, para criar conteúdo mais rico e preciso. Por exemplo, pode gerar imagens a partir de descrições escritas ou produzir vídeo com imagens e áudio.

O que se entende por IA generativa multimodal?

A IA generativa multimodal refere-se a sistemas que criam conteúdo novo ao combinar vários tipos de dados, como texto, imagens ou vídeo. Permite uma geração de conteúdo mais complexa e subtil, ao compreender e usar entradas diversificadas.

Qual é a diferença entre IA multimodal e IA generativa?

A IA multimodal foca-se em processar e compreender vários tipos de dados em conjunto, enquanto a IA generativa cria conteúdo novo. Embora a IA multimodal possa apoiar a criação de conteúdo, o seu foco principal é a análise e a integração de dados.

Posso usar IA multimodal para criar conteúdos?

Sim, a IA multimodal pode gerar conteúdo diversificado ao combinar diferentes tipos de dados, como a criação de imagens, vídeos ou artigos. Automatiza a criação de conteúdo, tornando-se uma ferramenta poderosa para profissionais de marketing e criadores.

Como são treinados os modelos de IA multimodal?

Os modelos de IA multimodal são treinados com conjuntos de dados diversificados para aprender as relações entre tipos de dados. Com técnicas de deep learning, o modelo integra e processa essas entradas, permitindo gerar resultados relevantes e precisos.

Contacte-nos

Tem em mente um projeto de software à medida? Contacte-nos hoje para agendar uma consulta ou pedir um orçamento. A nossa equipa está aqui para dar vida à sua visão.
Conte-nos sobre o seu projeto