En este trabajo se implementa un modelo de difusión unidimensional que genera una distribución bimodal a partir de ruido. Se muestra que el proceso forward equivale a una ecuación de Langevin con coeficiente variable, y que la red neuronal aprende la función score, es decir, la fuerza restauradora que permite revertir la difusión. La validación se realiza comparando el score teórico de la distribución objetivo con el estimado por la red para distintos pasos de tiempo, mostrando excelente concordancia, especialmente a tiempos altos donde tiende a −x. Los histogramas de las muestras generadas se superponen casi perfectamente con la distribución real, evidenciando que el modelo reproduce la bimodalidad y captura la dinámica reversa de Langevin. Este prototipo unidimensional es un banco de pruebas escalable a problemas de alta dimensión.