本文介绍了一种物理感知元学习框架，结合偏微分方程和空间模块，提升了在有限数据下的适应能力。研究展示了物理信息化状态空间神经网络（PSMs）在化学和生物医学领域的应用，提供了更准确的预测。此外，提出了基于物理感知机器学习的水文学平台HydroPML，增强了机器学习的可解释性，并介绍了多物理预训练方法（MPP），有效预测多个物理系统的动态。