Використання методів штучного інтелекту та машинного навчання для автоматизації досліджень екструдованих термоелектричних матеріалів на основі Bi–Te - Короп; Короп, Микола (Чернівецький національний університет імені Юрія Федьковича, 2026)
Дисертаційна робота присвячена розробці мультимодальної системи на основі методів штучного інтелекту та машинного навчання для автоматизації повного циклу досліджень екструдованих термоелектричних матеріалів на основі Bi–Te. Центральним результатом роботи є створення мультимодальної моделі прогнозування ключових термоелектричних параметрів, яка інтегрує мікроструктурні зображення та числові дані. На основі цієї моделі реалізовано алгоритм зворотного проєктування, який за цільовими значеннями прогнозує оптимальний склад та параметри синтезу з оцінкою невизначеності, а також дозволяє розширити сферу свого застосування на багатокритеріальну оптимізацію термоелектричних модулів та сенсорів.
Keywords: термоелектричні матеріали; термоелектричні властивості; перетворювачі енергії; зона провідності; фонон; мікроструктурні характеристики; тверді розчини; моделі; компʼютерне моделювання; компʼютерні методи; інтелектуальна система; штучний інтелект; машинне навчання; алгоритми; мікроструктурний аналіз