Badacze zaproponowali nową metodę meta-learningu opartą na podejściu kompozycyjnym, która poprawia wydajność Physics-Informed Neural Networks (PINNs) w przypadku heterogenicznych zadań. Problem polega na tym, że tradycyjne PINNs mają trudności, gdy muszą jednocześnie uczyć się na danych z różnych równań fizycznych lub warunków brzegowych. Nowe podejście umożliwia sieciom neuronowym elastyczne komponowanie conhecenia z różnych fizycznych domenów, co potencjalnie przyspiesza naukę i zwiększa dokła