Aunque es imposible dar un cifra exacta de cuántos idiomas se hablan alrededor del mundo, en la actualidad se calcula que existen aproximadamente 7,000 y Meta está trabajando por desarrollar herramientas que le ayuden a entender la mayoría para mejorar la experiencia de los usuarios en su mundo digital.

Es por eso que desde febrero de este año, Meta anunció durante el evento «Inside the Tab: Building for the metaverse with AI» que estaban trabajando en un sistema universal de traducción de voz que se apoyaría en la IA para agilizar la interacción de los usuarios en el Metaverso.

Este proyecto de Meta recibió el nombre de «No Lenguage Left Behind» (NLLB) y es definido como un nuevo modelo de IA que se puede entrenar para aprender un gran número de idiomas, incluso si no hay mucho texto disponible en la web para aprender.

Cabe destacar que la escasez de datos es uno de los principales obstáculos para ampliar los sistemas de traducción a otros idiomas, por eso hasta ahora los sistemas de traducción automática solo se han enfocado en los idiomas más populares en la web.

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Ahora bien, Meta acaba de anunciar su primer modelo de éxito conocido como NLLB-200 que es capaz de traducir hasta 200 idiomas diferentes, incluidos muchos que nos son compatibles con las herramientas comerciales actuales.

Entre ellos 55 idiomas africanos «con resultados de alta calidad», siendo hasta 70% superior respecto a otros sistemas de traducción actuales.

Con respecto a esto Meta mencionó:

«Nuestro objetivo es establecer un nuevo estándar de inclusión, donde algún día todos puedan tener acceso a contenido, dispositivos y experiencias del mundo virtual, con la capacidad de comunicarse con cualquier persona, en cualquier idioma del Metaverso. Y con el tiempo, reunir a las personas a escala mundial»

Además, este nuevo modelo de traducción automática de Meta ayudará a mejorar las traducciones en Facebook, Instagram y hasta en los artículos de Wikipedia.

Esto gracias a que Meta ha anunciado que abrirán su código para que otros equipos de investigación tomen su modelo como referencia y logren mejorar sus herramientas.