Téma práce se zaměřuje na vývoj pokročilé platformy pro simulaci chování kvazikřehkých materiálů s využitím technik autonomního učení modelů. Záměrem je integrovat fyzikálně informované neuronové sítě s materiálovým modelem. S využitím strojového učení a experimentálních dat se navržená platforma snaží dynamicky adaptovat a optimalizovat modely, čímž zvyšuje přesnost a efektivitu počítačových simulací stavebních konstrukcí. Tento interdisciplinární přístup kombinuje poznatky z mechaniky, strojového učení a materiálových věd s cílem vytvořit robustní a interpretovatelné materiálové modely.