TS-GEN은 조건부 흐름 일치 생성 모델로, 간단한 가우시안 사전 분포에서 샘플을 단일 결정적 단계로 전이 상태(TS) 안장점 기하 구조로 매핑합니다. 반응물과 생성물의 구조 정보를 조건 정보로 포함하여, 최적 수송 경로를 통해 잠재적 노이즈를 실제 TS 구조로 변환하여, nudged-elastic band 또는 string-method 알고리즘에서 일반적으로 사용되는 반복적 최적화를 대체합니다. TS-GEN은 RMSD 0.004 Å (기존 최고 성능 대비 0.103 Å 향상), 평균 장벽 높이 오차 1.019 kcal/mol (기존 2.864 kcal/mol 대비 향상)의 정확도를 달성하며, 추론당 0.06초의 GPU 시간만 필요합니다. 생성된 TS의 87% 이상이 화학적 정확도 기준(<1.58 kcal/mol 오차)을 충족하며, 기존 방법보다 훨씬 뛰어난 성능을 보입니다. 또한, 더 큰 데이터베이스의 분포 외 반응에 대한 강력한 전이 가능성을 보여줍니다. 아주 높은 정확도, 빠른 속도, 넓은 적용성을 결합하여 복잡한 반응 네트워크의 고처리량 탐색에 매우 유용하며, 새로운 화학 반응 메커니즘 탐색의 길을 열어줍니다.
