مروری بر رویکرد یادگیری عمیق در صنعت هوافضا

نوع مقاله : مقاله مروری

نویسندگان

1 گروه هوافضا، دانشکده مهندسی مکانیک، دانشگاه تربیت مدرس، تهران

2 دانشیار گروه هوافضا، دانشکده مکانیک، دانشگاه تربیت مدرس، تهران ایران

چکیده

در سالهای اخیر، یادگیری عمیق به محرک اصلی راه حلهای نوآورانه برای مسائل هوش مصنوعی تبدیل گردیده که این امر با افزایش مقدار داده های موجود، افزایش منابع محاسباتی و تکنیکهای بهبودیافته در آموزش شبکه های عمیق امکانپذیر شده است. پیشرفت و افزایش توان پردازش رایانه ها و توانمندتر شدن تکنیک های هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، زمینه را برای اجرا شدن بسیاری از طرحهای هوافضایی آسانتر نموده است. استدلالهای نظری و بیولوژیکی نشان میدهند که در راستای ساخت سیستمی هوشمند با توانایی استخراج بازنماییهای سطح بالا و قدرتمند از داده ها، نیاز به مدلهایی با معماری عمیقی است که شامل بسیاری از لایه های پردازشی غیرخطی می باشد. شاید بتوان گفت، بهترین و پرکاربردترین نمونه از این شبکه ها، به دلیل سازگاری آن با انواع داده ها، شبکه های عصبی چند لایه هستند. شبکه های عصبی عمیق ساختارهای متفاوت، انواع مختلف و گونه های متنوعی را دارا هستند و با توجه به نوع داده ها و هدف مسئله از آنها استفاده میشود و هرکدام دارای نقاط قوت و ضعف خود را دارا هستند. در این مقاله به بررسی و کاربرد این شبکه‌ها در مسائل مختلف هوافضایی پرداخته شده است.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Application of deep learning in aerospace industry

نویسندگان [English]

  • Mahla Raouf Moghadam 1
  • Masoud Ebrahimi 2
1 aerospace department,, tarbiat modares university, tehran, iran
2 Associate Professor aerospace, tarbiat modares university
چکیده [English]

Abstract: In recent years, deep learning has become the main motive of innovative solutions to artificial intelligence problems, which is made possible by increasing the amount of data available, increasing computing resources, and improving techniques in deep network training. The development and increase of computer processing power and the empowerment of artificial intelligence techniques such as machine learning and deep learning have made it easier for many aerospace projects to be implemented. Theoretical and biological arguments show that in order to build an intelligent system with the ability to extract high-level and powerful representations from data, models with deep architecture that include many nonlinear processing layers are needed. Arguably, the best and most widely used examples of these networks are multilayer neural networks due to their compatibility with data types. Deep neural networks have different structures, different types, and species, and they are used according to the type of data and the purpose of the problem, and each has its strengths and weaknesses. In this article, the study and application of these networks in various aerospace issues are discussed.

کلیدواژه‌ها [English]

  • deep learning
  • artificial neural network
  • deep network
  • transfer learning
  • geometric learning

مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از تاریخ 05 اردیبهشت 1402
  • تاریخ دریافت: 15 دی 1400
  • تاریخ بازنگری: 28 اسفند 1401
  • تاریخ پذیرش: 04 اردیبهشت 1402