يسعى ممارس في محاكاة الهندسة إلى تجارب واقعية بشأن نشر نماذج بديلة للتعلم الآلي لتقليل تكلفة تشغيل محركات الحل المكلفة لديناميكا الموائع الحسابية (CFD) والتحليل بالعناصر المحددة (FEA).
يركز النقاش على أربع مجالات رئيسية: مقارنة الهياكل مثل الشبكات العصبية البيانية، ومشغلي نيورال فورييه، و MLPs للتنبؤ بالمجالات؛ تقييم كفاءة البيانات والتعلم عبر النماذج الهندسية المتشابهة؛ تقييم جدوى الشبكات العصبية المستنيرة بالفيزياء (PINNs)؛ ومعالجة تحديات التعميم خارج توزيع التدريب.
الهدف هو تحديد الأساليب التي توفر مقايضة دقة مقابل سرعة قابلة للاستخدام وأين فشلت النماذج البديلة للتعلم الآلي، مما يستدعي العودة إلى محركات الحل الكاملة.