المترجم في المفاوضات لا يصغي إلى كل كلمة على حدة، بل يلتقط معنى الجمل كاملة. وفي المجهر الإلكتروني مهمة مشابهة: نحتاج إلى معرفة سماكة البلورة وزاوية ميلها في الحزمة، وليس لدينا سوى نمط الحيود، وهو نمط من آلاف النقاط المضيئة والمعتمة. مقارنة كل بكسل في هذا النمط مع محاكاة مكلفة للغاية، لذا اقترح العلماء ألا ننصت إلى الكلمات المفردة، بل إلى معنى الأجزاء.
تقسم طريقة SBOCF الصورة إلى تسعة مربعات، كما تقسم الصفحة إلى فقرات، وتحسب لكل مربع مجموع السطوع. فبدل 24,649 بكسلًا يتبقى 11 رقمًا: تسعة مجاميع بالإضافة إلى معاملي تصحيح يلتقطان التباين المتبقي. وتُنَمذج هذه الأرقام بعمليات غاوسية مستقلة، وهي بدائل رخيصة عن المحاكاة المكلفة. والتحسين البايزي، كالمفاوض الخبير، يختار المجموعة التالية من السماكة والميل التي تعد بأكبر تحسن.
سابقًا، كان على المرء لكل مادة جديدة إما تجربة آلاف المحاكاة أو تدريب شبكة عصبية على مكتبة كبيرة. ولا تتطلب SBOCF عينة تدريب: فهي تستخدم فقط بنية الدالة الهدف وميزانية 50 محاكاة. وعلى البيانات التجريبية، تتوافق تقديرات السماكة والميل مع القيم المنشورة سابقًا، وزمن اختيار النقطة التالية حوالي 0.2 دقيقة لكل تكرار.
المترجم الذي يجيد التقاط معنى الجمل الكاملة يعمل أسرع وبدقة أكبر. وهكذا SBOCF، إذ تختزل المسألة إلى 11 رقمًا، تجد معاملات البلورة خلال 50 محاكاة وتحسن إعادة بناء البنية الذرية لاحقًا. ويمكن دمج الطريقة بالفعل في سير عمل المجهر الإلكتروني، وفي المستقبل قد تُطبق على حيود الأشعة السينية أو تشتت النيوترونات.
انخفض عدد المخرجات المُنمذجة من 24,649 إلى 11، أي أكثر من 2000 مرة، بينما انخفض الخطأ النهائي حتى 290 مرة. لو استغرقت كل محاكاة ساعة، لاستغرق المسح الكامل لشبكة من مليون نقطة 114 عامًا، بينما تنجز SBOCF المهمة في 50 ساعة.