Badacze badają, jakie prawa fizyki uczą się modele deep learning, które konwertują dane motion capture na sygnały radarowe. Praca wyjaśnia, czy sieci neuronowe faktycznie odkrywają podstawowe zasady fizyczne czy tylko ucz się empirycznych zależności z danych. To ważne dla zrozumienia, czy modele data-driven mogą być wiarygodne w sytuacjach poza treningowym rozkładem danych.