CatFlow：基于流匹配生成板面-吸附体系统
材料科学
2026-05-19 v2
摘要
针对材料科学中针对特定反应中间体定制异构催化剂的发现问题，传统的试错方法和近期的生成模型虽有前景，但难以捕捉表面几何与吸附相互作用的内在耦合。为此，我们提出了 CatFlow—a 基于流匹配的框架，用于异构催化剂的初创设计与结构预测。该模型基于原胞的分解表示，显著减少可学习变量（平均降低 9.2 倍），并显式编码板面-吸附体界面上的表面取向。在 Open Catalyst 2020 数据集上的实验表明，CatFlow 在生成催化剂结构保真度上显著优于自回归和序列基线方法。进一步的实验显示，所生成结构准确捕捉物理合理界面吸附能分布，且更接近热力学局部最低能态。
引用
@article{arxiv.2602.05372,
title = {CatFlow: Co-generation of Slab-Adsorbate Systems via Flow Matching},
author = {Minkyu Kim and Nayoung Kim and Honghui Kim and Sungsoo Ahn},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.05372},
year = {2026}
}