Thermoelectric Material Performance (<i>zT</i>) Predictions with Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
Research efforts using the tools in machine- and deep learning models have begun to show success in predicting target properties such as thermoelectric (TE) properties, including the figure of merit ( zT ). These models were trained on various data sources that used experimental, crystallographic, and density functional theory (DFT) data. We developed an interpretable model on a huge experimental data set of ∼160,000 data points to predict the performance of thermoelectric materials. The model predicts the results of three different test sets with high accuracy, such as the root-mean-square error (RMSE) ranging from 0.15 to 0.20 and the evaluation coefficients ( R 2 ) ranging from 0.80 to 0.67. Furthermore, we highlight probable reasons such as literature error, varied synthesis routes for the same material, different forms of crystallinity and morphology, and different particle sizes and densities for the deviation of predicted zT from the experimental zT results of the test sets. Lastly, using an experimental data set, our study is one of the few examples that predict a complex zT property directly across the entire gamut of TE materials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».