La complejidad del contenido audiovisual en medios de comunicación, publicidad, educación y formación empresarial presenta significativos desafíos para las inteligencias artificiales que intentan entender los elementos de los vídeos. A diferencia del texto, donde cada palabra tiene un significado claro, el contenido de video combina elementos visuales, dinámicas temporales, componentes de audio y textos superpuestos, lo que lo convierte en un reto multifacético para su análisis.

Para abordar esta complejidad, se ha desarrollado el modelo Marengo 3.0 de TwelveLabs, que utiliza una arquitectura de múltiples vectores para crear representaciones especializadas de diferentes modalidades de contenido. Esta estrategia permite una mejor preservación de la rica y compleja naturaleza de los datos de video, facilitando un análisis más preciso de los elementos visuales, sonoros y temporales.

Recientemente, Amazon Bedrock ha ampliado sus capacidades para soportar este modelo, permitiendo el procesamiento de texto e imagen en tiempo real mediante inferencia sincrónica. Gracias a esta integración, las empresas pueden implementar búsquedas de video más rápidas utilizando consultas en lenguaje natural y descubrimiento de productos interactivos a través de un avanzado emparejamiento de similitud de imágenes.

Los “embeddings”, que son representaciones vectoriales densas que capturan el significado semántico de los datos, se convierten en fundamentales para mejorar la comprensión de los videos. En vez de comprimir toda la información en un único vector, el modelo Marengo genera vectores especializados que reflejan diferentes aspectos del contenido. Por ejemplo, el sistema puede diferenciar entre embeddings de audio, video y texto, permitiendo búsquedas más específicas y efectivas.

El Marengo 3.0 destaca en el manejo de archivos audiovisuales, generando múltiples vectores que representan la información visual y sonora de manera útil. Esto es especialmente relevante en un mundo donde el video continúa dominando las experiencias digitales. Los usuarios pueden buscar clips de video no solo a través de texto, sino también usando imágenes y audio, lo que facilitará el descubrimiento de contenido de una manera intuitiva.

A medida que aumentan las cantidades de contenido audiovisual, la capacidad de modelos como Marengo para transformar videos en segmentos indexables y buscables se vuelve esencial. Esta tecnología permite a las empresas gestionar mejor sus activos audiovisuales y extraer información valiosa de ellos, optimizando procesos de toma de decisiones y enriqueciendo la experiencia del usuario. El potencial de mejora en el análisis de videos abre nuevas oportunidades para la creación de aplicaciones más inteligentes y adaptadas a las necesidades del mercado moderno.