datamodaliteit

Datamodaliteit is een term uit de informatie- en datawetenschap die verwijst naar de verschillende vormen van data die een systeem kan ontvangen, analyseren en integreren. In deze context kunnen systemen unimodaal zijn, gericht op één modality, of multimodaal, waarbij meerdere modaliteiten tegelijk worden verwerkt en met elkaar worden verbonden.

Veel voorkomende modaliteiten zijn tekst, beeld, audio en video, aangevuld met sensordata (bijvoorbeeld Lidar, geluidssensoren of GPS), numerieke/tabulaire data en grafische of structurele data. Multimodale systemen benutten de complementariteit tussen modaliteiten om informatie beter te begrijpen, context te tonen en robuuster te reageren op ontbrekende of slechte signaalkwaliteit in één modality.

Toepassingen variëren van spraak- en beeldherkenning op mobiele apparaten tot medische diagnostiek die beeldvormende beelden koppelt aan klinische gegevens, en van autonome voertuigen die camera’s, LiDAR en radar combineren tot geavanceerde besluitvorming. In de industrie wordt multimodale analyse ook toegepast voor media-analyse, surveillance en robuuste menselijke-machine-interacties.

Technieken voor datamodaliteit omvatten fusion-architecturen zoals vroeg fusion, laat fusion en cross-modale aandacht, vaak gerealiseerd met deep learning en multimodale transformers. Belangrijke uitdagingen zijn synchronisatie en alignering van verschillende modaliteiten, omgaan met ontbrekende modaliteiten, heterogene datavormen, schaal en privacy, en het evalueren van multimodale systemen op consistente benchmarks. De ontwikkeling van effectieve multimodale modellen blijft een actief en interdisciplinair onderzoeksgebied.