В рамках этой сессии будут представлены работы, посвященные интеграции нейросетевых и символических методов, гибридных и физически-информированных архитектур, которые позволяют моделировать сложные системы и принимать решения на основе физических законов и онтологий. Эти подходы снижают неопределенности в анализе и улучшают интерпретацию результатов, что особенно важно для задач, связанных с многоуровневым моделированием в нефтегазовой отрасли. Приглашаем доклады, демонстрирующие практические результаты применения нейро-символьных систем, физически-информированных моделей и другие примеры гибридных архитектур, повышающих точность и надежность анализа данных.