分光マップの枠組みにバイアスサンプリング手法を組み込むことで、特に複雑なエネルギーランドスケープを持つシステムにおいて、遅い集団変数の学習をさらに強化することが可能です。バイアスサンプリングは、特定の状態や経路を強調することで、サンプリングの効率を向上させる手法です。これにより、分光マップは、特定の遷移状態やメタスタブル状態に焦点を当てたデータを生成し、より正確な遷移確率や自由エネルギーの推定を行うことができます。また、バイアスサンプリングを用いることで、特定の反応経路や遷移状態に関連するデータを集中的に収集し、分光マップの学習プロセスを加速させることができるため、より迅速に高精度な結果を得ることが期待されます。