用于反应路径生成的流匹配方法

摘要

MolGEN是一种条件流匹配框架，利用确定性最优传输将高斯先验映射到化学分布。在过渡态生成中，它改善了几何和势垒高度预测，并支持亚秒级采样；在产物生成中达到有竞争力的top-k准确度，同时保持质量和电子平衡。MolGEN用同一骨干网络进行过渡态和产物采样，无需模板即可生成反应网络，避免了重复的量子化学搜索。在γ-酮氢过氧化物分解网络中，仅用12次量子化学评估（传统方法需1156次）即可产生更多有效过渡态，并识别出较低能垒路径。