فك التفسير الذكي لمعلومات الفضاء الجوي هو عملية استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لمعالجة وتفسير البيانات متعددة المصادر التي تم الحصول عليها من منصات الفضاء الجوي بشكل ذكي للحصول على المعلومات. تعتمد النماذج الذكية السائدة القائمة على البيانات على تدريب بيانات واسعة النطاق وهياكل شبكية متقدمة لتحسين أداء التفسير، لكنها تواجه مشاكل كثيرة مثل الاعتماد الكبير على البيانات الموسومة، وعدم استقرار التكيف مع تعميم السيناريوهات، ونقص التفسير في النماذج. يمكن للتفسير الذكي المدفوع بالسببية من خلال الجمع بين الاستدلال السببي والتعلم العميق أن يخفف بفعالية هذه المشاكل لتحقيق تفسير أكثر كفاءة وموثوقية وقوة، ومن المتوقع أن يصبح نموذجًا جديدًا للتفسير الذكي لمعلومات الفضاء الجوي. تستعرض هذه الورقة الأبحاث المتعلقة بتكامل نماذج تفسير معلومات الفضاء الجوي مع نظرية السببية، حيث تناقش أولًا اتجاهات البحث في تفسير معلومات الفضاء الجوي من ثلاثة جوانب: الارتباط، والارتباط الإحصائي، والإدراك السببي، ثم تبني سلم السببية للإدراك الذكي السببي لمعلومات الفضاء الجوي، وتعزز من خلال خصائص الزمنية والفراغية في بيانات الفضاء الجوي، وتناقش إطار التحليل السببي وطرق التمثيل السببي الموجهة لبيانات الفضاء الجوي، مع التركيز على بناء ثلاثة نماذج تفسير ذكي سببي تتمحور حول نموذج الرسم السببي، والاستدلال العكسي، والتدخل في خصائص النموذج، وفي النهاية تشير إلى تطبيقات وتحديات التفسير الذكي السببي في بيئة مراقبة الفضاء الجوي.

الاستدلال السببي;التفسير الذكي;التعلم العميق;السببية المدفوعة;معلومات الفضاء الجوي;الاستدلال العكسي;التدخل السببي