Im Bereich der multimodalen Datenintegration spielt die Merkmalsausrichtung (feature alignment) eine zentrale Rolle. Diese Arbeit stellt einen innovativen Ansatz zur Merkmalsausrichtung vor, der die Fusion von multimodalem Informationsmaterial revolutioniert. Unsere Methode verwendet einen neuen iterativen Prozess des teleskopischen Verschiebens und Erweiterns von Merkmalsrepräsentationen über verschiedene Modalitäten hinweg, der letztendlich zu einer kohärenten vereinheitlichten Repräsentation in einem gemeinsamen Merkmalsraum führt. Diese anspruchsvolle Technik zeigt eine bemerkenswerte Fähigkeit, komplexe intermodale Wechselwirkungen auf den höchsten Abstraktionsniveaus zu erfassen und zu nutzen. Als Ergebnis beobachten wir erhebliche Verbesserungen in der Leistung multimodaler Lernaufgaben. Durch strenge vergleichende Analysen beweisen wir die Überlegenheit unseres Ansatzes gegenüber bestehenden multimodal fusionierenden Paradigmen in einer Vielzahl von Anwendungen. Umfassende empirische Bewertungen, durchgeführt auf vielfältigen Datensätzen, die zeitliche Folgen, visuelle Daten und textuelle Informationen umfassen, liefern überzeugende Beweise dafür, dass unsere Methode neue Maßstäbe im Bereich der multimodalen Lernverfahren setzt. Diese Arbeit fördert nicht nur den Stand der Forschung in der multimodalen Lernmethode, sondern öffnet auch neue Wege für die Erforschung der Synergien zwischen verschiedenen Datenmodalitäten in komplexen analytischen Szenarien.