Profissionais de engenharia relatam que redes neurais gráficas e MLPs em designs parametrizados oferecem o melhor equilíbrio prático para prever campos como temperatura e tensão. A eficiência de dados é alcançável com 10–50 amostras de treinamento, especialmente quando o aprendizado por transferência é aplicado em geometrias semelhantes. Redes neurais informadas pela física (PINNs) permanecem amplamente experimentais para geometrias de engenharia complexas, com a maioria dos usuários dependendo de substitutos orientados por dados. A generalização permanece um desafio chave, com modelos frequentemente falhando em condições de contorno fora da distribuição, levando a um retorno às execuções completas do solucionador.