Descripción: Los Sistemas Multimodales Híbridos son enfoques tecnológicos que integran múltiples modalidades de datos, como texto, audio, imagen y video, utilizando diversas técnicas para mejorar el rendimiento en tareas específicas. Estos sistemas son capaces de procesar y analizar información de diferentes fuentes simultáneamente, lo que les permite ofrecer resultados más precisos y completos. La combinación de modalidades permite que el sistema aproveche las fortalezas de cada tipo de dato, facilitando una comprensión más rica y contextualizada de la información. Por ejemplo, en el ámbito del reconocimiento de patrones, un sistema multimodal puede combinar datos de audio con información visual, como el movimiento de los labios, para mejorar la precisión del reconocimiento. Además, estos sistemas suelen incorporar técnicas de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural, lo que les permite adaptarse y aprender de nuevos datos a lo largo del tiempo. La relevancia de los Sistemas Multimodales Híbridos radica en su capacidad para abordar problemas complejos que requieren una comprensión integral de múltiples tipos de información, lo que los convierte en herramientas valiosas en campos como la inteligencia artificial, la robótica, la atención médica y la educación.
