Оптимизация физического эксперимента с помощью машинного обучения и анализа данных на примере эффекта Зеебека

Abstract

В данной работе исследуется применение машинного обучения и анализа данных для оптимизации эксперимента по изучению эффекта Зеебека. Цель состоит в разработке методики определения оптимальных параметров термопар для максимизации коэффициента Зеебека. Используя методы кластеризации, предобработки данных и машинного обучения, успешно выявилены закономерности в экспериментальных данных, что позволило определить оптимальные условия для проведения эксперимента. Результаты данного исследования могут быть полезны для разработки новых материалов и устройств, основанных на эффекте Зеебека.