VIONIS LABS

Multimodale Lernforschung

Wegweisende Forschung im bereichsübergreifenden KI-Verständnis, die Vision, Sprache und Audio für umfassende Intelligenz kombiniert.

Forschungserfolge

Durchbruchsergebnisse im multimodalen KI-Verständnis und der Integration

94.7% accuracy

Einheitliches Verständnis

Fortgeschrittene Fusionstechniken zur Kombination mehrerer Modalitäten in kohärente, einheitliche Repräsentationen.

12+ modalities

Modalitätsabdeckung

Umfassende Forschung in Vision, Sprache, Audio und aufkommenden Modalitäten wie taktilen und zeitlichen Daten.

89% transfer

Bereichsübergreifender Transfer

Neuartige Ansätze zum Transfer von Wissen zwischen verschiedenen Domänen und Modalitäten mit minimaler Überwachung.

Forschungsmodalitäten

Umfassende Untersuchung über mehrere Datenmodalitäten

Computer Vision

Fortgeschrittene visuelle Verständnisfähigkeiten einschließlich Objekterkennung, Szenenanalyse und visueller Argumentation.

Mehrskalige Objekterkennung
3D-Szenenverständnis
Visual Question Answering
Dichte Bildbeschriftung

Natürliche Sprachverarbeitung

Anspruchsvolles Sprachverständnis für Textanalyse, -generierung und sprachübergreifende Anwendungen.

Kontextuelles Textverständnis
Semantische Rollenbeschriftung
Neuronale maschinelle Übersetzung
Abstraktive Zusammenfassung

Audioverarbeitung

Umfassende Audioanalyse einschließlich Spracherkennung, Musikverständnis und Umweltschallklassifikation.

Mehrsprachige Spracherkennung
Audio-Szenenanalyse
Umweltschallklassifikation
Music Information Retrieval

Kernforschungsrichtungen

Grundlagenforschung im multimodalen Lernen und bereichsübergreifenden Verständnis

Fusionsarchitekturen

Neuartige neuronale Architekturen zur effektiven Kombination und Verarbeitung mehrerer Datenmodalitäten gleichzeitig.

Early Fusion Strategien
Late Fusion Ansätze
Cross-Modal Attention Mechanismen
Hierarchische Fusionsnetzwerke

Cross-Modal Alignment

Methoden zur Ausrichtung und Zuordnung von Repräsentationen zwischen verschiedenen Modalitäten für einheitliches Verständnis.

Kontrastive Lernmethoden
Kanonische Korrelationsanalyse
Adversarial Alignment Techniken
Cross-Modal Metric Learning

Repräsentationslernen

Lernen einheitlicher Repräsentationen, die die wesentlichen Informationen über mehrere Modalitäten hinweg erfassen.

Geteilte Repräsentationsräume
Entflochtene multimodale Repräsentationen
Kompositionelles Verständnis
Zero-Shot Cross-Modal Learning

Multimodale KI-Forschung vorantreiben

Arbeiten Sie mit uns zusammen, um die Grenzen des bereichsübergreifenden Verständnisses und der einheitlichen KI-Intelligenz zu erweitern.