Интересно, насколько хорошо модели машинного обучения будут описывать всё возможные ситуации?ограничений не лишены всё модели, но мне кажется модели машинного обучения либо слишком просты, чтобы описывать нелинейное обучение, либо не предсккзуемы, чтобы с уверенностью говорить о достоверности полученного результата. И нужно помнить, что для описания достоверных нейронный сетей нужно использовать большой датасет, который вбирает себя сотни случаев, чтобы достоверно предсказывать какую либо определееную ситуацию. Кто этим будет заниматься? То есть в данной модели нужно будет не просто осреднииь, а п прогнать всё возможные варианты для осреднения

Ну вот сделать Redused Order Model сейчас уже не кажется чем-то фантастическим. Только теперь, у вас этот ROM будет стдеть в каждом конечнос элементе модели свой. Ну а на сколько это будете хорошо работать мы можем проверить сами. Например, в моей любимой LS-DYNA R14 посмотрите на модель *MAT_DMN_COMPOSITE_FRC