日本物質材料研究機構(NIMS)與東京大學於日前發表，利用機械學習，成功地大幅提高了熱電材料的輸出功率。
由鋁、鐵、矽等組成的熱電材料不僅無害且資源上的限制較少，且從室溫到200℃的可利用溫度範圍廣，因此為達到普及化應用，相關開發也在持續發展中。此次研究團隊透過機械學習(超參數優化Bayesian Optimization)，從既有研究數據中探索元素組成，並從過去實驗探索範圍外的組成中，找到能夠提高在200~400℃時的出力特性的元素組成。實際將導引出來的新元素組成進行合成後，發現與既有材料相比，輸出功率特性提高了40%。