本文探讨了机器学习在发现新型透明导电材料（TCMs）时的数据不足问题，提出了一种数据驱动框架，利用独特的实验数据库和机器学习模型促进新材料的发现。研究表明，机器学习不仅能识别相似材料，还能挖掘被忽视的潜在材料。