该文章介绍了一种基于高斯过程回归的概率物理信息机器学习框架，用于重建动力学力。该框架适用于不完整和受污染的数据，并可考虑测量系统噪声的自然正则化方法。作者通过推测格陵兰东桥的空气动力学响应，发现应用和预测的动态负荷之间存在良好的一致性。该框架还可用于计算全局响应和内部力，并可应用于验证设计模型和假设，以及辅助损伤检测和结构健康监测的预测。