強化學習（RL）可以通過結合物理洞見來進一步優化自組裝過程，特別是利用自由能計算和相圖分析。首先，自由能計算可以幫助RL代理理解不同結構的穩定性和轉變。通過將自由能作為獎勵函數的一部分，RL代理可以學習到在不同條件下（如溫度和濃度）哪些結構是熱力學上穩定的，從而優化自組裝過程。
其次，相圖分析提供了系統在不同條件下的相行為的視覺化。RL可以利用這些相圖來設計更有效的控制策略。例如，代理可以學習在特定的相區域內進行操作，以促進所需結構的形成，並避免進入不利的相區域。這樣的結合不僅提高了自組裝的效率，還能減少缺陷的生成。
此外，通過模擬不同的相變化過程，RL可以獲得對系統動力學的深入理解，進而調整控制策略以適應不同的自組裝需求。這種物理洞見的整合使得RL在自組裝過程中的應用更加靈活和高效。