本記事では、オープンワールド環境におけるマルチモーダル学習の堅牢性について考察しています。近年の機械学習の進展により、神経ネットワークは多様なドメインで前例のない成功を収めています。その中でも、マルチモーダル学習は異なるデータストリーム（テキスト、画像、音声など）からの情報を活用し、文脈的推論や知的意思決定の向上に寄与してきました。しかし、オープンワールド環境では、予測不可能な要素や不完全なデータがシステムの信頼性を損なうため、現行のモデルは限界を示します。さらに、人間はこうした動的で曖昧な状況に適応できる一方、人工知能は特にマルチモーダル信号の処理において脆弱です。本研究は、このような課題を克服し、実験的な成果と実用的な要件のギャップを埋めることを目指しています。