以 “理论指导实践” 为原则，开发面向实际场景的高性能 AI 算法：

1. 数值优化算法创新：针对深度学习训练中的 “鞍点问题”，设计基于拟牛顿法的自适应步长优化器，结合矩阵摄动理论提升算法稳定性；研究分布式异步优化的收敛条件，开发适用于边缘计算的轻量化训练框架。

2. 机理 - 数据融合建模：融合偏微分方程（PDE）机理模型与数据驱动模型，提出 “物理知情神经网络（PINN）” 改进方案，解决流体力学、电磁仿真等领域的高维复杂系统建模问题；基于符号计算与机器学习结合的方法，实现机理模型参数的自动辨识与优化。

3. 小样本与鲁棒性算法：基于度量学习与拓扑数据分析，构建小样本数据的特征表示空间；利用鲁棒控制理论，设计对抗样本防御算法，提升 AI 模型在噪声、干扰场景下的可靠性。