Das PINN-Potential beruht auf Physics-Informed Neural Networks, die physikalische Gesetzmäßigkeiten in maschinelle Lernmodelle integrieren. Dies ermöglicht präzisere Vorhersagen von Materialverhalten und Systemgleichungen, indem theoretisches Wissen und Daten in einem hybriden Modell kombiniert werden.