La creciente complejidad del contenido audiovisual en medios de comunicación, publicidad y educación presenta desafíos significativos para las inteligencias artificiales encargadas de su análisis. A diferencia del texto, cada elemento en un video implica una combinación de imágenes, audio, dinámicas temporales y texto superpuesto, lo cual dificulta aún más su comprensión.
Para enfrentar este reto, se ha desarrollado el modelo Marengo 3.0 por TwelveLabs. Esta avanzada tecnología utiliza una arquitectura de múltiples vectores para generar representaciones detalladas de diferentes modalidades de contenido, lo que permite un análisis más preciso y profundo de los elementos visuales y sonoros.
Amazon Bedrock, con su reciente actualización, ahora admite el modelo Marengo 3.0, lo que permite el procesamiento de texto e imagen en tiempo real mediante inferencia sincrónica. Esta integración facilita a las empresas la implementación de búsquedas en video más rápidas y el descubrimiento interactivo de productos, mediante consultas en lenguaje natural y una avanzada técnica de emparejamiento de similitudes de imágenes.
Los «embeddings», o representaciones vectoriales densas, son fundamentales para capturar los significados semánticos en los datos de video. A diferencia de otros enfoques que comprimen toda la información en un único vector, Marengo 3.0 genera vectores especializados para cada aspecto del contenido, como audio, video y texto. Esto permite búsquedas más específicas y precisas.
El modelo se destaca especialmente en la gestión de archivos audiovisuales al producir múltiples vectores que representan de manera efectiva la información visual y sonora. En un mundo donde el video domina las experiencias digitales, esta tecnología ofrece a los usuarios la capacidad de buscar clips utilizando no solo texto, sino también imágenes y audio, facilitando el descubrimiento intuitivo de contenido.
A medida que la cantidad de contenido audiovisual sigue creciendo, la capacidad de modelos como Marengo para transformar videos en segmentos indexables y buscables se vuelve crucial. Esta tecnología ayuda a las empresas a gestionar sus activos audiovisuales de manera eficiente, extrayendo información valiosa y mejorando sus procesos de decisión, a la vez que enriquece la experiencia del usuario. El avance en el análisis de videos abre nuevas oportunidades para crear aplicaciones más inteligentes y adaptadas a las demandas del mercado actual.
