该研究提出了一种基于强化学习的方法，通过识别化学反应路径上连接反应物和产物状态的重要配置，产生一系列集中于转化路径的配置集合，并将其在神经网络的偏微分方程求解器中应用，得到一个受限背向科尔莫戈洛夫方程的近似解，用于评估反应速率。