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第400章 初级ai系统（第2页）

接下来是温度调节系统。太空的环境极为复杂，温度变化剧烈，战机的舱内必须保持稳定的温度。李阳决定在战机的机身表面安装一层特殊的热隔离材料，这种材料能够有效反射太空中的辐射热，同时减少战机内部的热量散失。

李阳在图纸上勾勒出热隔离材料的覆盖范围，并设计了一套复杂的温度调节系统。这套系统能够通过热交换器，自动调节舱内的温度，确保飞行员在各种环境下都能保持最佳状态。

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“氧气供应系统和温度调节系统已经设计完毕，接下来是能量系统的集成。”李阳自言自语道。

作为一架空天战机，能量系统的设计至关重要。李阳决定为战机配备一套基于核聚变技术的小型能量反应堆，这套反应堆不仅能够为武器系统提供足够的能量，还能为生存系统提供稳定的能源供应。

李阳在图纸上详细标注了能量反应堆与生存系统的连接方式，并设计了一套复杂的能量调节系统。这套系统能够根据战机的飞行状态，自动调整能量的分配，确保各个系统都能在需要时获得足够的能源。

“所有组件都已经安装完毕，准备进行生存系统的测试。”李阳通过无线电向团队成员下达了指令。

实验室内，工作人员开始紧张而有序地进行着各项测试。氧气生成装置开始运转，舱内的氧气浓度逐渐上升。温度调节系统启动，舱内的温度保持在一个稳定的范围内。

“氧气供应系统正常，氧气浓度达标。”一名工程师汇报道。

“温度调节系统正常，舱内温度稳定。”另一名工程师紧接着汇报。

李阳的心中涌起一阵欣慰，生存系统的顺利运行意味着这架空天战机已经具备了在太空中执行长期任务的能力。

虽然智能化作战系统已经取得了初步的成功，但李阳知道，这还远远不够。他决定对AI系统进行进一步的优化，使其具备更高的自主学习能力和战术决策能力。

李阳站在实验室中央，目光坚定。他知道，AI智能的开发并不仅仅是技术上的突破，更是对人类智慧的挑战。为了让AI系统具备更高的自主决策能力，李阳决定引入强化学习算法。

强化学习是一种基于试错的学习方式，通过不断地在环境中进行尝试，AI系统能够逐步优化自己的策略，最终达到最优解。李阳在计算机上打开了强化学习的算法程序，开始对AI系统进行训练。

“我们需要为AI系统设计一个更加复杂的训练环境。”李阳对助手们说道。

实验室内，工作人员开始搭建一个模拟战场，这个战场比之前的训练环境更加复杂，包含了多种地形、障碍物和敌方目标。AI系统将在这个环境中进行自主学习，逐步优化自己的战术。

“开始训练。”李阳敲下了回车键。

AI系统开始在模拟战场中运转起来，屏幕上显示出AI系统的决策过程。AI系统首先尝试了一些简单的战术，但很快发现这些战术在复杂的环境中并不奏效。于是，AI系统开始调整策略，尝试不同的攻击和防御方式。

李阳看到，随着训练的进行，AI系统的战术逐渐变得更加灵活和复杂。系统开始利用地形进行掩护，利用障碍物躲避敌方攻击，并通过复杂的机动动作迅速接近目标。

“AI系统的学习速度非常快，已经能够在复杂环境中做出有效的战术决策。”一名工程师兴奋地说道。

李阳的脸上露出了一丝满意的笑容，他知道，AI系统的强化学习能力将使空天战机在未来的战场上具备更高的自主作战能力。

在AI系统的优化取得进展的同时，李阳决定将电子对抗系统与智能化作战系统进行整合。电子对抗系统是战机在战场上生存的重要保障，它能够在敌方的强电磁干扰下，保持稳定的通信和导航能力，同时还能够干扰敌方的雷达和导弹制导系统。

李阳在图纸上设计了一套复杂的电子对抗系统，这套系统包括一台高性能的电子对抗处理器，能够实时分析敌方的电磁信号，并根据信号特征选择最佳的干扰方式。李阳还设计了一套多频段的干扰发射系统，能够在广泛的频率范围内发射干扰信号。

“电子对抗系统的设计已经完成，准备进行系统集成。”李阳对助手们说道。

实验室内，工作人员开始将电子对抗系统与智能化作战系统进行集成。李阳亲自监督每一个接线点，确保所有连接都牢固可靠。最终，系统集成完成，李阳准备进行第一次测试。

“启动电子对抗系统。”李阳下达了命令。

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