연구진은 광학 화학 구조 인식(OCSR) 모델의 노출 편향 문제를 해결하기 위해 최소 위험 훈련(MRT) 기법을 도입했어요.
COMO(Closed-loop Optical Molecule recOgnition)는 모델의 예측을 반복적으로 샘플링하고 평가하여 분자 수준의 비미분 가능 목표를 직접 최적화하는 폐쇄 루프 프레임워크예요.
합성 및 실제 화학 다이어그램 벤치마크에서 기존 방법보다 성능이 뛰어나며, 다양한 OCSR 시스템에 적용될 수 있음을 보여줬어요.