多モーダルデータ統合の領域において、特徴量アライメントは重要な役割を果たします。本論文では、多モーダル情報の融合を革新する革新的な特徴量アライメント手法を提案します。当手法は、異なるモーダル間での特徴表現の望遠鏡的な移動と拡張を反復する新しいプロセスを用いており、共有特徴空間内の一貫した統一表現に至ります。この洗練された技術は、最高レベルの抽象化で複雑なクロスモーダル相互作用を捉え、活用する卓越した能力を持っています。その結果、多モーダル学習タスクの性能が大幅に向上することが確認されました。厳密な比較分析を通じて、当手法が既存の多モーダル融合パラダイムよりも優れていることを様々なアプリケーションで立証しています。時間系列データ、視覚データ、テキスト情報などを含む多面的なデータセットに対する包括的な実証評価により、当手法が本分野で前例のない基準値を達成していることが明確に示されています。本研究は、多モーダル学習における最先端技術を推進するとともに、複雑な解析シナリオにおける異なるデータモーダル間の相乗効果を探求する新たな道を開きます。