材料の非等方性や非線形性を適切に表現するためには、いくつかのアプローチが考えられます。まず、非等方性材料の特性を考慮するために、データセットを拡張し、異なる方向からの応力-ひずみデータを収集することが重要です。これにより、材料の異方性を反映したモデルを構築することが可能になります。また、非線形性を扱うためには、ニューラルネットワークのアーキテクチャを改良し、複雑な非線形関係を学習できるようにすることが求められます。具体的には、複数の隠れ層を持つ深層ニューラルネットワークや、物理的制約を組み込んだモデルを使用することで、より正確な材料挙動の予測が可能になります。さらに、データ駆動型手法と従来の物理モデルを組み合わせることで、非線形性や非等方性をより効果的に表現することができるでしょう。