Neural Operators: Universelle Modelle durch Multiphysics‑Pretraining
Neural Operators, die in datengetriebenen physikalischen Simulationen eingesetzt werden, sind bislang wegen ihres hohen Trainingsaufwands teuer. In einer neuen Studie auf arXiv (2511.10829v1) wird gezeigt, wie ein vortrainiertes Modell auf einfacheren Problemen anschließend auf komplexere Aufgaben übertragen werden kann.
