[17p-F102-1~17] 9.4 熱電変換

△ [17p-F102-16] ニューラルネットワークに基づくPbTe系熱電材料の特性予測

〇佐藤 陸¹、小谷 拓史^1,2、桂 ゆかり^1,2、熊谷 将也³、今井 庸二^2,3、郡司 咲子²、木村 薫¹ (1.東大、2.物材機構、3.理研)

キーワード：熱電材料、機械学習、ニューラルネットワーク

論文66本のグラフ画像から抽出したPbTe系熱電材料の実験データを利用し、ニューラルネットワークによる機械学習および特性予測を行った。その結果、材料の組成からゼーベック係数・熱伝導率などの熱電特性を平均誤差10%以下で数値予測することに成功した。