本論文では、近年の物理に基づく極端学習機械（PIELM）の急速な発展について述べています。この技術は、物理に基づく機械学習における計算効率と精度の向上を目的としています。著者たちは、現在PIELMに関する包括的なレビューが存在しないことを背景に、彼らの視点と経験を共有し、この研究分野の展望を示しています。著者たちは、偏微分方程式（PDE）の解法における急峻な勾配、非線形性、高周波挙動、厳しい制約、不確実性、多物理モデルの結合などの課題に取り組んでいます。成功を収めている一方で、解決すべき急迫な課題が多く残っており、これがより堅牢で解釈可能、一般化可能なPIELMのフレームワークを開発する機会でもあると述べています。