Fragestellung:
Wie können große Mengen von Daten für schnelle und zuverlässige Vorhersagen in Fällen genutzt werden, in denen die zugrundeliegenden physikalischen Phänomene theoretisch nur unzureichend verstanden sind?
Wie können maschinelle Lernverfahren effizient Wissen aus aufwändigen Simulationen lernen?

Dazu mehr unter:

Multi-Fidelity-Ansatz für Computersimulationen und Maschinelles Lernen

Constitutive Artificial Neural Networks (CANNs)