本文探讨了机器学习在发现新型透明导电材料（TCMs）时面临的数据数量和质量不足的问题。研究提出了一种数据驱动的框架，通过建立实验数据库和评估机器学习模型，推动新材料的发现。结果表明，机器学习能够识别相似材料并挖掘被忽视的潜在材料。