Le modèle structural agnostique (SAM) est une méthode de découverte de causalité. Il utilise des indépendances conditionnelles et des asymétries de distribution pour trouver la structure causale sous-jacente à partir de données observationnelles. L'approche repose sur un jeu entre différents joueurs estimant chaque distribution de variable conditionnellement aux autres sous forme de réseau de neurones et un adversaire visant à discriminer les données générées contre les originales. L' critère d'apprentissage de SAM combine l'estimation de distribution, des contraintes de parcimonie et d'acyclicité pour optimiser la structure et les paramètres du graphe grâce à la descente de gradient stochastique.

Xsocs est un outil dédié à l'analyse et à la simulation de données issues de la diffraction des rayons X. Il permet aux chercheurs et ingénieurs de traiter des données expérimentales, modéliser des structures cristallines et optimiser des paramètres pour des expériences en science des matériaux ou en cristallographie. Le projet facilite la compréhension des propriétés structurales des matériaux étudiés.