人工智能 (AI) 及其子集，即深度学习 (DL)、机器学习 (ML) 等在工程、技术和科学领域变得越来越普遍。建模与仿真 (M&S) 也不例外。我目前正在从事一个项目，其目标是利用 AI 和 M&S 提出的协同作用，以提出更有效的模型和结果。

我知道有很多关于这个主题的出版物，尽管我发现到目前为止我遇到的出版物有两个限制： 1. 关于 AI + M&S 的出版物是非常专用的，例如 DL 在油藏建模中的应用，ML 在流体动力学中的应用。2.人工智能在M&S中的应用通常集中在系统层次中的特定层次上（我想通过系统层次来解决M&S中的不同层次）。例如，我看到有一些论文讨论了在分析模拟结果中使用 DL 以优化同一模拟的输入（它属于敏感性分析的范畴）。

所以底线是我没有看到任何关于在整个 M&S 中使用人工智能的全面工作，假设有模型可以学习如何使用现有模型生成新的改进模型。也就是说，建议智能工具能够仅通过一些输入数据来学习如何执行模拟。

我错过了什么吗？我是不是看的不够仔细才能找到这样的出版物？