Descripción: Los Modelos de Aprendizaje Multimodal son sistemas de inteligencia artificial diseñados para procesar y aprender de datos que provienen de múltiples fuentes o modalidades, como texto, imágenes y audio. Estos modelos son capaces de integrar y correlacionar información de diferentes tipos, lo que les permite obtener una comprensión más rica y contextualizada de los datos. La principal característica de estos modelos es su capacidad para fusionar información heterogénea, lo que les permite realizar tareas complejas que requieren una interpretación más profunda. Por ejemplo, un modelo multimodal puede analizar un video, extrayendo tanto el contenido visual como el audio, y combinarlos para entender mejor el contexto de la escena. Esta capacidad de aprendizaje integrado es fundamental en diversas aplicaciones donde la información no se presenta de manera aislada, sino que se entrelaza, como en la interacción humano-computadora, la robótica y la realidad aumentada. La relevancia de los modelos multimodales radica en su potencial para mejorar la precisión y la eficacia en tareas como la clasificación de contenido, la generación de descripciones automáticas y la búsqueda de información, ofreciendo así soluciones más completas y adaptativas en el ámbito de la inteligencia artificial.
