この研究では、ドメイン知識が機械学習モデルの性能向上に重要な役割を果たしています。具体的には、新しい特徴量の導入や制約条件の組み込みなどを通じて、モデルがより現実世界の問題に適応しやすくなっています。ドメイン知識は、CFST（Concrete-filled steel tube）コンポーネントの特性や挙動をより正確に捉えることで、予測精度を向上させています。また、制約条件を導入することでモデルが不安定化する可能性も低くなります。