Se exploran métodos para entrenar redes neuronales físicas, como los enfoques basados en retropropagación y sin retropropagación, para permitir la ampliación de los modelos de inteligencia artificial mucho más allá de las actuales demostraciones de laboratorio a pequeña escala, lo que podría mejorar la eficiencia computacional.