この記事では、パラメトリック不確実性を持つ線形時不変システムのための学習強化型オブザーバー（LEO）が提案されています。従来の名目モデルに頼るのではなく、提案されたフレームワークではシステム行列を最適化可能な変数として扱い、定常状態の出力差損失を勾配ベースで最小化することでそれらを洗練させます。この結果得られたデータに基づく代理モデルは、古典的設計の構造を保ちながら、中程度のパラメータ不確実性を効果的に補正する改善されたオブザーバーの構築を可能にします。様々なシステム次元にわたる広範なモンテカルロ研究の結果、オープンループおよびルーベルガーオブザーバーの両方において、正規化推定誤差が通常15%以上もシステマティックかつ統計的に有意に減少することが示されました。これにより、現代の学習メカニズムが伝統的なオブザーバー設計を強力に補完し、不確実なシステムにおけるより正確で堅牢な状態推定を実現できることが示されています。