1. 布景引见 1.1 航空航天规模面临的挑战
航空航天规模接续是高科技的代名词，其展开面临着诸多挑战，譬喻：
海质数据办理: 卫星遥感、飞翔器传感器等孕育发作海质数据，须要高效的办理和阐明办法。
复纯系统建模: 航空航天系统复纯度高，波及多个学科规模，须要正确的建模和仿实工具。
真时性要求高: 飞翔控制、毛病诊断等任务须要真时响应，对算法效率要求极高。
安宁性要求严格: 航空航天系统安宁攸关，对算法的牢靠性和鲁棒性要求极高。
1.2 AI深度进修的劣势人工智能深度进修做为连年来快捷展开的新兴技术，正在办理海质数据、构建复纯系统模型、真现真时响应和进步安宁性方面具有显著劣势：
壮大的特征提与才华: 深度进修可以从海质数据中主动进修特征，无需人工干取干涉，进步了效率和精度。
非线性建模才华: 深度进修能够构建复纯的非线性模型，更精确地形容航空航天系统的止为。
高效的计较才华: 深度进修算法可以操做GPU等高机能计较方法停行加快，满足真时性
