Physikalische symbolische Regression kombiniert maschinelles Lernen mit physikalischem Vorwissen, um aus experimentellen Daten präzise mathematische Modelle abzuleiten. Diese Methode ermöglicht es, verborgene Zusammenhänge in komplexen Materialsystemen zu entdecken.