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在AI和材料科学相互作用的技术讨论中，无论是在计算和现实世界中的体验中。从AI4MAT-2022中出现的一些见解包括解决材料设计中数据收集，处理和用法的零散性质，从而引起了主要的规模挑战。此外，AI4MAT-2022强调了与实验性工作相关的主要挑战，以及需要进一步的创新来使实验材料科学对AI整合的修正。在AI4MAT-2022上的讨论提出了值得的未来方向，例如着重于合成材料的样本效率，并构建用于材料表征的可解释方法。AI4MAT-2022的见解有助于告知AI4MAT-2023的许多主题，这些主题在第3节中进行了更详细的描述，越来越强调AI如何帮助材料设计从模拟到物理实验到实验（SIM2MAT LIGHT-NING TALKEL）以及大型语言模型（LLM）以及对材料的平台质疑的材料挑战。为
数字发现-RSC出版
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