过渡态 (TS) 是瞬态结构，对于理解反应机制和设计催化剂至关重要，但在实验中很难捕获。或者，已经开发了许多优化算法来通过计算搜索 TS。然而，这些由量子化学方法（通常是密度泛函理论）驱动的算法的成本仍然很高，这对其在构建大型反应网络以进行反应探索方面的应用提出了挑战。在这里，我们开发了 React-OT，这是一种从反应物和产物生成独特 TS 结构的最佳传输方法。 React-OT 生成高度精确的 TS 结构，中位结构均方根偏差 (RMSD) 为 0.053{\AA}，中位势垒高度误差为 1.06 kcal/mol，每个反应仅需要 0.4 秒。通过在较低理论水平 GFN2-xTB 获得的大型反应数据集上预训练 React-OT，RMSD 和势垒高度误差进一步改善了约 25%。我们设想，在探索未知机制的化学反应时，React-OT 的高精度和快速推理有助于定位 TS。



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