تُعتبر النظم الديناميكية (Dynamical Systems) من الركائز الأساسية في نمذجة العالم الطبيعي، إلا أن هذه العملية تواجه دائمًا تحديًا مستمرًا. فالنماذج الميكانيكية التي تُصمم يدويًا تكون قابلة للتفسير ولكنها غالبًا ما تكون مبسطة للغاية وغير دقيقة. من جهة أخرى، تقدم الأساليب المبنية على بيانات شبكة عصبية مرونة عالية، لكنها تفتقر إلى الرؤية الفيزيائية.

هنا تأتي فكرة النمذجة الهجينة التي تجمع بين مزايا كلا المنهجين، من خلال دمج مكونات مستندة إلى الفيزياء مع شبكة عصبية مرنة. ومع ذلك، يكمن التحدي الرئيسي في أن الجزء العصبي قد يعيد تعلم الأجزاء الميكانيكية، مما يؤدي إلى نماذج زائدة وغير قابلة للتفسير، خاصة عندما يتم اكتشاف الهيكل الرمزي من البيانات نفسها.

تقدّم الباحثون مؤخرًا تقنية جديدة تُدعى أورثوريج (OrthoReg) التي تقوم بتطبيق تنظيم عمودي يمنع التداخل بين المكونات الرمزية والعصبية. من خلال ذلك، يتم ضمان عدم استيعاب الهيكل الرمزي من قبل الزيادة العصبية. ينتج عن هذا التقسيم التكاملي: حيث يلتقط الجزء الرمزي ما تستطيع المكتبة التعبير عنه، بينما يلتقط الجزء العصبي ما يتبقى.

لقد أثبتت التجارب على نظم ديناميكية معيارية مع تباين جزئي في المكتبات أن أورثوريج تُحسن من استعادة الهيكل الرمزي وسلوك النموذج في البيئات المختلفة.