設計更複雜的獎勵函數以捕捉細微的原子特徵和材料結構信息，可以從以下幾個方面著手：
多目標優化：獎勵函數可以設計為多目標的形式，結合多個評估指標，例如原子位置的準確性、結構的一致性以及材料的物理性質。這樣的設計能夠同時考慮多個方面，從而提高分割的準確性和可靠性。
物理模型的整合：將已知的物理模型和現象納入獎勵函數中，可以使其更具針對性。例如，對於晶體結構，可以根據晶格常數和對稱性來設計獎勵函數，從而促進對原子排列的準確識別。
動態調整：獎勵函數可以根據實時數據進行動態調整。透過實時反饋機制，根據當前的影像特徵和分析結果，調整獎勵函數的參數，以便更好地捕捉細微的變化和特徵。
引入先驗知識：利用先驗知識來設計獎勵函數，例如材料的化學成分、結構特徵等，可以幫助模型更好地理解和識別細微的原子特徵。