YOLO Vision 2025にご期待ください！
2025年9月25日
10:00 — 18:00（英国夏時間）
ハイブリッドイベント
マルチモーダルAIを発見しましょう。これは、テキスト、画像、オーディオなどの多様なデータをシステムが処理し理解する分野です。その仕組みを学び、主要なアプリケーションを探求してください。
マルチモーダルAIとは、複数の種類のデータ（モダリティと呼ばれる）からの情報を処理、理解、推論するように設計された人工知能（AI）の分野を指します。従来のAIシステムは、通常、単一のデータ型（テキストのみ、または画像のみなど）に焦点を当てますが、マルチモーダルAIは、テキスト、画像、音声、ビデオ、さらにはセンサーデータなど、多様なデータソースを統合して解釈します。このアプローチにより、AIは、人間が視覚、聴覚、言語を組み合わせて周囲の状況を認識するのと同じように、世界をより包括的かつ人間らしく理解することができます。この分野における中心的な課題は、各モダリティを処理するだけでなく、それらを効果的に組み合わせて、統一されたコンテキストに富んだ解釈を生成することです。
マルチモーダルAIシステムを開発するには、いくつかの重要なステップがあります。まず、モデルは各データ型に対して意味のある数値表現を作成する必要があります。このプロセスでは、多くの場合、埋め込み（embeddings）の作成が必要になります。例えば、テキスト入力は言語モデルによって処理され、画像はコンピュータビジョン（CV）モデルによって処理されます。次に重要なステップは、これらの異なる表現を組み合わせる融合です。この手法は、単純な連結から、特定のタスクにおける異なるモダリティの重要度をモデルが判断できるようにする注意機構（attention mechanisms）を含む、より複雑な手法まで多岐にわたります。
影響力のある論文「Attention Is All You Need」で紹介されたTransformerアーキテクチャは、最新のマルチモーダルシステムの成功に不可欠でした。シーケンシャルデータを処理し、長距離依存関係をキャプチャする機能により、さまざまなソースからの情報を統合するのに非常に効果的です。PyTorchやTensorFlowなどの主要なフレームワークは、これらの複雑なモデルを構築およびトレーニングするために必要なツールを提供します。
マルチモーダルAIは、より汎用性が高く直感的な、新世代のインテリジェントなアプリケーションを強化しています。
Visual Question Answering（VQA）: VQAシステムでは、ユーザーは画像を表示し、「通りにある車は何色ですか？」のような自然言語で質問することができます。AIは、テキストを理解し、視覚情報を分析し、関連する回答を生成する必要があります。この技術は、視覚障碍者向けのアクセシビリティツールを作成し、インタラクティブな学習プラットフォームを強化するために使用されます。
テキストから画像生成: OpenAIのDALL-E 3やStability AIのStable Diffusionのようなプラットフォームは、マルチモーダルAIの代表的な例です。テキストによる説明（プロンプト）を受け取り、それに対応する画像を生成します。これには、言語の概念がどのように視覚的な属性に変換されるかをモデルが深く理解している必要があり、デジタルアートやコンテンツ制作の新しい形式を可能にします。
マルチモーダルAIを、類似した用語と区別することが重要です。
特化モデルとマルチモーダルモデルの両方の開発とデプロイは、Ultralytics HUBのようなプラットフォームを使用して管理でき、MLワークフローを効率化します。マルチモーダルAIの進歩は、より高性能で適応性のあるAIを作成するための重要なステップであり、人工汎用知能（AGI）への道を拓く可能性があります。AGIは、Google DeepMindのような研究機関で研究されています。
