本研究では、誘導モーターの故障診断を目的とした「マルチモーダルハイパーグラフ対照アテンションネットワーク（MM-HCAN）」を提案します。従来のアプローチは複雑なマルチモーダル信号の関係を捉えられず、単一のデータ形式や故障タイプに制約されていましたが、MM-HCANはハイパーグラフトポロジーを用いて、マルチモーダルセンサデータの統合的なモデリングを可能にします。このモデルはベアリング、ステータ、ローターの同時診断を実現し、99.82%の高精度を達成。騒音や異なるドメインの条件下でも優れた性能を示すことが評価されました。この手法は製造業における予知保全や資産の延命に寄与することを目指しています。