Ученые с помощью ИИ нашли новый материал для термоэлектрических устройств

По словам Хао Ли, доцента Института материаловных исследований Тохоку отметил, что традиционные методы поиска подходящих материалов включают пробу и ошибку, что занимает много времени и часто дорогостояще. ИИ изменяет это, просматривая базы данных для выявления потенциальных материалов, которые затем могут быть экспериментально проверены.

Однако остаются проблемы. Большие наборы данных иногда содержат ошибки, и переобучение на прогнозируемые зависимости от температуры также является распространенной ошибкой.

Ли и его коллеги стремились преодолеть это, чтобы разработать термоэлектрический материал, способный преобразовывать тепловую энергию в электрическую. Они провели серию рациональных действий для определения и отбрасывания сомнительных данных, получив 92 291 точку данных.

Затем исследователи построили модели машинного обучения с использованием метода градиентного усиления решающих деревьев. Модель достигла замечательных значений R2: 0,89 на обучающем наборе данных, 0,90 на тестовом наборе данных и 0,89 на новых экспериментальных данных, полученных в 2023 году.