이와 같은 설명 가능한 기계 학습 접근법은 다른 복잡한 물리 모델에도 적용할 수 있습니다. 주요 요소는 모델의 물리적 특성과 상호 작용을 이해하고 이를 기계 학습 모델에 반영하는 것입니다. 예를 들어, 다른 상호 작용이 있는 물리 모델의 경우, 모델의 대칭성이나 중요한 변수들을 고려하여 모델을 설계하고 학습시킬 수 있습니다. 또한, 모델의 매개변수를 분석하고 물리적 의미를 부여함으로써 새로운 물리 법칙을 발견할 수 있습니다. 따라서, 이러한 접근법은 다양한 물리 모델에 적용될 수 있으며, 물리적 이해와 기계 학습을 융합하여 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다.