為了進一步提高磁性等效電路（MEC）模型的計算效率，可以考慮以下幾種方法：
並行計算：利用多核處理器或分佈式計算系統，可以將MEC模型的計算任務分配到多個處理單元上。這樣可以同時處理多個設計變數的模擬，顯著縮短計算時間。例如，對於140,000個設計的優化研究，可以將每個設計的計算分配給不同的處理器，從而實現更快的結果生成。
機器學習加速：通過訓練機器學習模型來預測MEC模型的輸出（如扭矩和磁通密度），可以在設計優化過程中大幅減少計算需求。特別是，使用物理知識驅動的神經網絡（Physics-Informed Neural Networks, PINNs）可以在保留物理準確性的同時，快速預測不同設計的性能，從而加速設計迭代。
模型簡化：在某些情況下，可以通過簡化模型來提高計算效率。例如，對於某些不影響主要性能指標的幾何特徵，可以考慮忽略或簡化其建模，從而減少計算量。
自適應網格技術：使用自適應網格技術可以根據磁場的變化自動調整網格的密度，這樣可以在需要高精度的區域使用更細的網格，而在其他區域使用較粗的網格，從而提高計算效率。