本研究解决了自动化线束组装中机器人操作复杂分叉电缆时的精确和可靠性挑战，尤其是对分叉变形线性物体（BDLO）的动态模型建构。提出的DEFT框架通过结合可微分物理模型与学习框架，提供了高效的计算和准确的BDLO动态建模，在真实环境中展现出了较现有技术的优越性，具有重要的应用潜力。

本研究提出了一种数据驱动的学习模型，用于合成按键生物特征数据，并与两种统计方法进行比较。实验结果表明，这些合成样本可以被高精度地检测出来，但在少样本学习的情况下是一个重要的挑战。

DEFT是一种新颖的梯度稀疏化方案，将梯度选择任务划分为子任务并分配给工作节点，可以减少计算成本和消除梯度累积。实证评估表明，DEFT相对于现有的稀疏化方法在梯度选择的速度方面显示出显著的训练性能改进，同时实现了高收敛性能。