يبلغ ممارسو الهندسة أن الشبكات العصبية البيانية (GNN) والشبكات متعددة الطبقات (MLP) على التصاميم المعيارية توفر أفضل توازن عملي للتنبؤ بحقول مثل درجة الحرارة والإجهاد. يمكن تحقيق كفاءة البيانات باستخدام 10–50 عينة تدريب، خاصة عند تطبيق التعلم بالنقل عبر هندسات متشابهة. تظل الشبكات العصبية المستنيرة بالفيزياء (PINNs) تجريبية إلى حد كبير للهندسات الهندسية المعقدة، مع اعتماد معظم المستخدمين على نماذج بديلة مدفوعة بالبيانات. يظل التعميم تحديًا رئيسيًا، حيث تفشل النماذج غالبًا في ظروف الحدود خارج التوزيع، مما يدفع إلى العودة إلى تشغيل المحللات الكاملة.