Descripción: La fusión de datos multimodales heterogéneos se refiere al proceso de integrar diferentes tipos de datos provenientes de múltiples modalidades, como texto, imágenes, audio y video, para crear una representación integral y coherente de la información. Este enfoque permite combinar las fortalezas de cada modalidad, facilitando una comprensión más rica y completa de los datos. La fusión de datos multimodales es especialmente relevante en el contexto de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, donde se busca mejorar la precisión y la eficacia de los modelos mediante la utilización de diversas fuentes de información. Al integrar datos heterogéneos, se pueden capturar patrones y relaciones que no serían evidentes al analizar cada modalidad por separado. Este proceso implica técnicas avanzadas de procesamiento de datos, como el aprendizaje profundo, que permiten la extracción de características relevantes y la alineación de datos de diferentes tipos. La fusión de datos multimodales no solo mejora la calidad de los modelos predictivos, sino que también abre nuevas posibilidades en áreas como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y la robótica, donde la interacción entre diferentes tipos de datos es crucial para el desarrollo de sistemas más inteligentes y adaptativos.
