연구진이 다면체의 삼각형 분해를 최적화하는 강화 학습 프레임워크 TriSearch를 소개했어요. TriSearch는 회로 지원 서브 삼각형 액션 표현을 활용해, 가능성 있는 플립을 로컬 기하학적·조합적 특징으로 순위 결정해요.
3D와 4D 환경에서 구현된 TriSearch는 작은 훈련 데이터에서 큰 검색 공간으로 무차별적으로 확장 가능해요.
4D 환경에서 기존 샘플러보다 더 많은 Fine, Regular, Star 삼각형을 발견하여 Calabi-Yau 세겹을 나타내는 반사적 다면체를 탐색하는 데 기여했어요.