Multimodaalidata

Multimodaalidata verwijst naar datasets die informatie uit meerdere modaliteiten combineren, zoals tekst, beeld, audio, video en sensorische of tijdreeksen. Het begrip komt voort uit het veld van multimodaal leren en multimodale AI, waarin modellen leren signalen uit verschillende modi te verbinden, te aligneren en gezamenlijk te interpreteren om robuuste representaties te creëren.

Veelvoorkomende modaliteiten zijn tekst, still afbeeldingen, audio, video en numerieke sensordata. Technieken voor multimodaal leren omvatten verschillende fusierichtingen, zoals vroegfuse (fusie van losse kenmerken), laatfuse (fusie op het niveau van beslissingen) en crossmodale aandacht, waarbij informatie uit de ene modaliteit expliciet wordt gebruikt om de verwerking van een andere modaliteit te sturen.

Toepassingen van multimodaaladata bestrijken onder meer contentbeschrijving en beeld- of videovoorstelling, multimodaal vragen-antwoordsystemen, multimodale zoek- en retrieve-taken, medische beeldvorming gecombineerd met tekstuele informatie, en robotica of assistive technologieën die signalen uit meerdere bronnen tegelijk verwerken om interactie en begrip te verbeteren.

Uitdagingen in het werken met multimodaalidata omvatten tijds- en semantische synchronisatie van modaliteiten, afstemming van representaties, ontbrekende of misaligned modaliteiten, hoge annotatie- en labelingkosten, heterogene dataformaten, en kwesties rond privacy, bias en schaalbaarheid. Modelleerders zoeken naar efficiënte trainingsmethoden en robuuste evaluaties.

Voorbeelden van multimodale datasets zijn onder andere beeld- en bijschriftdatasets zoals MSCOCO en Visual Genome, die ook onderdeel zijn van bredere standaarden voor annotatie en interoperabiliteit. Veel frameworks en bibliotheken ondersteunen multimodale modellering, waardoor onderzoek en toepassing in praktijk stap voor stap mogelijk worden.