우주 항공 정보 지능형 해석은 인공지능 기술을 이용하여 우주 항공 플랫폼에서 획득한 다중 소스 데이터를 지능적으로 처리하고 해석하여 정보를 얻는 과정입니다. 현재 주류 데이터 기반 지능형 해석 모델은 대규모 학습 데이터와 고급 네트워크 구조를 활용하여 해석 성능을 향상시키지만, 많은 라벨 데이터 의존성, 시나리오 일반화 적응성 불안정, 모델 설명력 부족 등의 문제를 안고 있습니다. 인과 기반 지능형 해석은 인과 추론과 딥러닝을 결합하여 위 문제들을 효과적으로 완화하여 더 효율적이고 신뢰할 수 있으며 강인한 해석을 실현할 수 있으며, 새로운 우주 항공 정보 지능형 해석 패러다임이 될 가능성이 있습니다. 본문은 우주 항공 정보 해석 모델과 인과 이론 결합 연구를 개관하며, 먼저 연관, 상관, 인과 인지 세 측면에서 우주 항공 정보 해석 연구 동향을 설명하고, 우주 항공 정보 인과 지능 인지의 인과 계단을 구축하며, 우주 항공 정보 데이터의 시계열 특성과 공간 통계 특성을 바탕으로 우주 항공 데이터 대상 인과 분석 프레임워크와 인과 표현 방법을 탐구하고, 인과 그래프 모델, 반사실 추론, 모델 특성 개입을 핵심으로 하는 세 가지 인과 지능 해석 모델 구축 과정을 중점적으로 논의하며, 마지막으로 우주 관측 환경에서 인과 지능 해석의 적용과 도전을 지적합니다.

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