DeepGaLA es un sustituto basado en redes neuronales que proporciona predicciones conscientes de la incertidumbre para problemas inversos en ecuaciones diferenciales parciales. Logra una precisión comparable a los sustitutos de procesos gaussianos, manteniendo la eficiencia en espacios de parámetros de alta dimensión e incorporando restricciones de ecuaciones diferenciales.