Beyond the Training Domain: Robust Generative Transition State Models for Unseen Chemistry
Dit artikel behandelt de slechte generalisatie van generatieve transitietoestandmodellen naar onbekende chemische domeinen door gerichte benchmarks en een zelfgesuperviseerde pretraining-strategie te introduceren die de voorspellingsnauwkeurigheid voor nieuwe elementen en overgangsmetaalcomplexen aanzienlijk verbetert terwijl de gegevensvereisten worden verminderd.