この研究では、レーザーを用いた積層造形（AM）プロセスにおける欠陥を特定するために、混合モデル学習アプローチを活用しています。物理的な原則を取り入れることで、モデルが意味のある物理パラメータの変動に敏感であることを確保しています。実証評価は、2つのAMプロセス（ダイレクテッドエネルギーデポジションとレーザーパウダーベッドフュージョン）の実際のデータを分析することで行われました。また、異なる合金タイプや実験パラメータ情報を含む公開データセットに対するフレームワークの性能も検討しています。その結果、物理に基づく混合モデルがAMシステムの基礎的な物理的挙動を調査する可能性を示しています。