AROMA是一种用于增强利用局部神经场建模偏微分方程（PDEs）的框架，能够从各种数据类型获取平滑的空间物理场的潜在表示，消除了补丁操作的需要，并允许对不同的几何形状进行高效处理。AROMA在模拟1D和2D方程方面表现出优越性，能够捕捉复杂动力学行为。