家央在不同光强下各种操作模式的功耗剖面（底部）及相应的电容充放电曲线（顶部）。
虽然在预算和空间有限的情况下，企集构建完全自动化的实验平台是非常具有挑战性的，但是在半自动化的工作流上也可以取得不错的进展。中签专业认知性偏差的挑战能够获得长期可复现的数据集是自动化平台有能力开展主动学习的衡量标准。
人类非常擅长扭转实验失败，约新因为我们有着出色的因果推理能力（用福尔摩斯的话说，约新一旦排除了所有可能性，无论剩下的是多么看似不现实的推论，必定就是事实）。就像把孩子养大需要几十年时间，领域并且在这过程中需要教他们各种各样的东西一样，领域人们不应该期望在知识基础比较有限的情况下，由主动学习（activelearning）驱动的实验一开始就非常有效。这类新型实验室不仅需要能重新编译和链接各种实验设备，首现还需要确保多个自动实验室之间的互通性。
只要实验结果高度可重复，化整合新即使使用一些基本的机器学习方法，比如高斯过程回归和贝叶斯优化，就已经能很好地解决许多材料优化问题。而在此之前，模式我们一直很自信地默认这个基底是各向同性的。
例如，家央让AI有能力将一个物理样品及其对应的元数据从一个实验室传送到另一个实验室。
每一个模块就像一个代码中的函数，企集有着清楚的输入输出规范，例如输入的材料样品必须符合某个标准化的尺寸/形态。随后，中签专业2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。
图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，约新由于原位探针的出现，约新使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、领域卷积神经网络（CNN）等[3]。
本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，首现详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。经过计算并验证发现，化整合新在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。
