研究者たちは、人工知能と従来の実験手法を組み合わせることで、熱電材料開発における画期的な進展を達成しました。革新的な機械学習アプローチを用いて、豊富で無毒な材料であるケステライト（Cu2ZnSnS4）の加工を最適化し、記録的な性能を実現しました。このハイブリッド手法は、理想的なナノ構造化パラメータを迅速に特定し、材料の熱電変換効率を60％向上させました。AIガイド技術は、可能なパラメータの組み合わせのわずか0.07％を探索するだけで、発見を劇的に加速しました。データサイエンスと材料工学のこのシナジーは、高性能で持続可能な熱電技術の開発に新たな地平を開きます。

作成時刻: 2024-09-10 11:37:41 +0900 更新時刻: 2025-04-18 05:42:32 +0900