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零关主动学习和自动化并不能让人类轻松地摆脱实验室的工作。这样的任务需要我们建立标准化的数据和样品传输协议，口济比如规定用于传输液体、口济粉末、凝胶、颗粒和单晶材料的胶囊，它们需要与易于称重、尺寸测量以及光学和化学表征设备相兼容，还需要能有效防止外界污染。

只要实验结果高度可重复，南已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。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，后首还需要确保多个自动实验室之间的互通性。教一个小孩子走路需要很多手把手的引导，产地同样地，驱动实验的人工智能在一开始也需要很多指导，即使其调用的自动化平台看似十分稳定高效。

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