本研究では、物理損失とデータ損失を組み合わせて使用することで、限られたデータが利用可能な場合でも高い精度の予測が可能となりました。物理損失は、ニューラルネットワークが物理方程式に従うように学習することを保証し、データが利用できない領域での予測が物理的に妥当であることを確認します。一方、データ損失は、利用可能なデータ間の補間が物理方程式に違反しないようにするために重要です。これにより、データが利用可能な場合でも、物理損失を補完として使用することが重要であることが示されます。