Предыдущие и будущие исследования можно свести к трём направлениям:

1) Негладкая оптимизация и неньютоновские потоки. Было разработано несколько эффективных методов оптимизации. Будущая работа включает в себя обучаемые оптимизационные решатели с использованием нейронных сетей.

2) Генеративные модели для трехмерных данных. Разработаны два эффективных подхода с использованием архитектур StyleGAN и условной GAN. Будущая работа включает условную генерацию с определенными топологическими свойствами. Приложения включают синтез микроструктур и цифровую физику горных пород.

3) Эффективные решатели и машинное обучение на основе физики. Для вязкопластических потоков были разработаны эффективные модели пониженного порядка. Будущая работа включает разработку эффективных трёхмерных решателей для задач течения жидкости.