Multi-Modal
Integration AI
텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 결합하여 인간처럼 세상을 인지하는 차세대 지능형 시스템. 미래 과학의 지평을 여는 최신 연구 동향 분석.
1. 주요 기술 개념
데이터 표현
원시 데이터를 딥러닝이 처리 가능한 의미 있는 특징 벡터로 변환 (CNN, 워드 임베딩, 트랜스포머 등 활용).
융합 기술 (Fusion)
정렬 및 변환 (Alignment & Translation)
서로 다른 양식의 정보가 시간/공간적으로 대응되도록 보장합니다. 교차 모달 어텐션 메커니즘을 통해 이미지 캡셔닝 등 양식 간 지식 전이를 수행합니다.
Transformer
전역적 의존성을 포착하는 멀티 모달의 심장.
- Modality-Specific Tokenization
- Shared Embedding Space
- Unified Architecture
2. 현재 연구 트렌드
MLLMs (Multimodal LLMs)
GPT-4o, Gemini와 같이 텍스트를 넘어 이미지/오디오를 이해하는 거대 모델
Generative AI & Synthesis
텍스트-비디오 생성(VideoPoet) 및 확산 모델을 통한 고도화된 콘텐츠 생성
Embodied AI Integration
물리적 로봇 에이전트와 MFMs의 결합을 통한 실제 세계 상호작용
Beyond Modality
"단순한 데이터 결합을 넘어, 맥락(Context)을 이해하는 추론 능력의 진화"
연구 세부 분야 Taxonomy
핵심 멀티 모달 학습
- • 이질적 데이터 표현 생성
- • 멀티 작업 전이 학습
- • 모델 해석 가능성 연구
- • 불완전 양식 처리 기술
시각-언어 통합
- • Visual QA (시각 질의 응답)
- • 이미지 캡셔닝 및 생성
- • 시각적 추론 모델링
- • 언어 기반 객체 탐지
시각-오디오 통합
- • AVSR (음성 인식 향상)
- • 표정-음성 감정 인식
- • 소리 출처 현지화
- • 멀티 모달 이벤트 인식
로봇 공학 특화
- • HRI (인간-로봇 상호작용)
- • 의미론적 장면 이해
- • 언어 안내 내비게이션
- • 시범 기반 강화 학습
4. 유망 핵심 기술 요소
Data Fusion & Feature Extraction
특징/결정/모델 레벨의 고차원 융합 전략 및 모달리티별 최적화된 임베딩 추출 기술.
Advanced Architectures
도구 지원 에이전트, 이벤트 기반 아키텍처 및 '통합 위원회' 방식의 모듈형 시스템.
Emerging Algorithms
제로샷 학습, 교차 모달 전이 학습, 심층 강화 학습(DRL)을 통한 지능적 최적화.
Predictive Analytics
물류, 교통, 기상 등 복합 변수를 고려한 머신러닝 기반의 리소스 할당 및 문제 예측.
AI
Co-Scientist
인간 연구자와 협력하여 과학적 발견을 가속화하는 자율/반자율 인공지능 시스템입니다. 멀티 모달 통합 연구의 데이터 집약적인 특성을 극복하는 핵심 솔루션입니다.
LLM & Knowledge Graph
방대한 문헌 분석과 동적 지식 그래프를 통한 관계 추론.
ML for Science
트랜스포머, GNN을 활용한 과학적 데이터 상호작용 모델링.
Lab Automation
로봇 실험실 통합을 통한 고처리량 실험 및 데이터 획득.
Active Learning
실시간 피드백 기반 실험 설계의 반복적 개선 및 최적화.