본 논문에서는 화학적 무질서 (chemically disordered) 화합물의 열역학적 특성 (thermodynamic properties)을 추정하기 위한 PULSE 방법 (Partition function Unsupervised Learning Sampling and Evaluation)의 개선된 버전을 제시합니다. 본 연구의 목적은 이러한 유형의 재료에 대한 몬테카를로 (Monte Carlo) 접근 방식의 계산 비용을 줄이고, 이 생성형 도구 (generative tool)가 시스템의 분배 함수 (partition function)를 샘플링하고 추정함으로써 열역학적 특성을 추정할 수 있음을 입증하는 것입니다. 이 혁신적인 접근 방식을 검증하기 위해, 우리는 2D 이징 모델 (2D Ising model)을 벤치마크로 사용합니다. 우리는 우리의 방법이 전통적인 몬테카를로 샘플링 (Monte Carlo sampling) 방법과 비교하여 높은 정밀도와 효율성으로 평균 특성을 정확하게 재현함을 보여줍니다. 우리의 결과는 PULSE 방법의 효율성과 적응성을 강조하며, 기존 방식으로는 화학적 무질서에 의해 영향을 받는 특성을 저비용으로 계산하기에 너무 비효율적인 재료를 연구하는 데 있어 가치 있는 도구임을 보여줍니다.