Descripción: Los Modelos de Detección Multimodal son sistemas avanzados que integran y analizan datos provenientes de múltiples fuentes o modalidades, como texto, imágenes, audio y video, para identificar eventos o anomalías. Estos modelos son capaces de combinar diferentes tipos de información, lo que les permite ofrecer una comprensión más rica y contextualizada de los datos. Su diseño se basa en la premisa de que la información de diversas modalidades puede complementarse y enriquecer el análisis, mejorando así la precisión y la robustez de las detecciones. Las características principales de estos modelos incluyen su capacidad para aprender representaciones conjuntas de datos multimodales, su flexibilidad para adaptarse a diferentes tipos de datos y su habilidad para realizar inferencias más complejas que los modelos unimodales. La relevancia de los Modelos de Detección Multimodal radica en su aplicación en diversos campos, como la seguridad, la salud, el análisis de redes sociales y la vigilancia, donde la detección precisa de eventos o comportamientos anómalos es crucial. Al integrar múltiples fuentes de información, estos modelos no solo mejoran la detección de patrones, sino que también permiten una respuesta más efectiva ante situaciones críticas.
