Multi-modal Machine Learning in Engineering Design: A Review and Future Directions

要約

急速に進歩しているマルチモーダル機械学習 (MMML) の分野では、複数のデータ モダリティの収束により、さまざまなアプリケーションが再構築される可能性があります。
このペーパーでは、エンジニアリング設計の領域における MMML の現状、進歩、課題の包括的な概要を示します。
このレビューは、MMML の 5 つの基本概念 (マルチモーダル情報表現、融合、位置合わせ、翻訳、および共学習) を深く掘り下げることから始まります。
これに続いて、クロスモーダル合成、マルチモーダル予測、クロスモーダル情報検索などのエンジニアリング設計に関連するタスクに特に重点を置き、MMML の最先端のアプリケーションを検討します。
この包括的な概要を通じて、エンジニアリング設計における MMML の採用に固有の課題を強調し、将来の研究の潜在的な方向性を提案します。
エンジニアリング設計における MMML の継続的な進化を促進するために、私たちは広範なマルチモーダル設計データセットを構築し、設計アプリケーションに合わせた効果的なデータ駆動型 MMML 手法を開発し、MMML モデルの拡張性と解釈可能性を強化するための集中的な取り組みを提唱します。
MMML モデルは、次世代のインテリジェントな設計ツールとして、製品の設計方法に影響を与える有望な将来を秘めています。

要約(オリジナル)

In the rapidly advancing field of multi-modal machine learning (MMML), the convergence of multiple data modalities has the potential to reshape various applications. This paper presents a comprehensive overview of the current state, advancements, and challenges of MMML within the sphere of engineering design. The review begins with a deep dive into five fundamental concepts of MMML:multi-modal information representation, fusion, alignment, translation, and co-learning. Following this, we explore the cutting-edge applications of MMML, placing a particular emphasis on tasks pertinent to engineering design, such as cross-modal synthesis, multi-modal prediction, and cross-modal information retrieval. Through this comprehensive overview, we highlight the inherent challenges in adopting MMML in engineering design, and proffer potential directions for future research. To spur on the continued evolution of MMML in engineering design, we advocate for concentrated efforts to construct extensive multi-modal design datasets, develop effective data-driven MMML techniques tailored to design applications, and enhance the scalability and interpretability of MMML models. MMML models, as the next generation of intelligent design tools, hold a promising future to impact how products are designed.

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