IceCoder的方法可以通過幾個關鍵步驟擴展到其他分子晶體的多態識別。首先，該方法的核心在於使用變分自編碼器（VAE）和光滑原子位置重疊（SOAP）描述符的結合，這使得它能夠有效地處理高維度的原子環境數據。對於其他分子晶體，研究者可以根據特定的分子結構和相變化特徵，生成相應的SOAP描述符，這些描述符應該能夠捕捉到該晶體的局部環境特徵。
其次，為了擴展到新的分子系統，必須建立一個涵蓋該系統所有可能相位的綜合數據集。這可以通過分子動力學模擬來實現，模擬不同的熱力學條件下的相變化，並生成相應的原子配置數據。接著，這些數據可以用來訓練VAE模型，從而使其能夠學習到新的相位之間的區別。
最後，為了提高模型的泛化能力，研究者可以考慮使用轉移學習的方法，將在冰相識別中獲得的知識應用到其他分子晶體的多態識別中。這樣的策略不僅能夠加速模型的訓練過程，還能提高其在新系統中的識別準確性。