多模态 AI 在学术研究中用于同时分析和解释来自多个来源的数据，例如文本、图像、音频和传感器数据。 通过结合这些模态，研究人员可以解决需要理解不同类型数据之间复杂关系的问题。 例如，一项医学研究可能使用多模态 AI 将 MRI 扫描（图像）与患者记录（文本）相关联，以预测疾病进展。 这种方法允许模型捕获单模态系统可能遗漏的模式，从而获得更准确和全面的见解。 开发人员通常使用先单独处理每种数据类型然后再融合结果的架构来实现多模态系统，例如将用于图像的卷积神经网络 (CNN) 与用于文本的 Transformer 结合使用。
一个具体的例子是在环境科学中，研究人员使用卫星图像和气候传感器数据来监测森林砍伐或预测自然灾害。 模型可以分析视觉数据以识别森林覆盖随时间的变化，同时整合来自传感器的温度和降雨数据以评估环境影响。 另一个例子是在社会科学中，其中视频、音频和文本记录数据被组合起来以研究人类行为。 例如，模型可以通过关联肢体语言（视频）、语音语调（音频）和课程内容（文本）来分析课堂录音以评估教学效果。 像 OpenAI 的 CLIP（连接图像和文本）这样的工具，或者像 PyTorch 这样用于构建自定义融合层的库，通常用于原型化这些系统。
多模态研究中的挑战包括对齐来自不同模态的数据、管理计算成本以及确保平衡的训练。 例如，对齐视频和音频流之间的时间戳需要精确的预处理。 此外，将高分辨率图像与稀疏的传感器数据集成会给硬件资源带来压力。 研究人员通常通过使用对比学习等技术来对齐嵌入，或者利用 Transformer 模型中的交叉注意力机制来解决这些问题。 伦理考量（例如，多模态数据集中的偏差，如医学影像中的种族差异）也需要谨慎处理。 尽管存在这些障碍，多模态 AI 使得学术团队能够提出更丰富的问题（例如基因数据（文本）和细胞图像如何在癌症研究中相互作用），从而为跨学科发现开辟新的途径。
