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Un artículo técnico de Semiconductor Engineering, basado en cuatro estudios de impacto, muestra que el volumen de datos de entrenamiento y la precisión del modelo están más relacionados con la suavidad de la respuesta física que con el número de variables de diseño o el tamaño del modelo. Propone utilizar curvas de aprendizaje, límites de error e importancia de las variables para reducir los costosos experimentos de simulación.