Vorhersage in der Materialwissenschaft und Werkstofftechnik bezieht sich auf die Fähigkeit, die Eigenschaften und das Verhalten von Materialien unter verschiedenen Bedingungen vorherzusehen. Diese Fähigkeit ist entscheidend für die Entwicklung und Optimierung neuer Materialien, da sie es Wissenschaftlern ermöglicht, zu verstehen, wie Materialien in realen Anwendungen performen werden, bevor umfangreiche physikalische Experimente durchgeführt werden.

Es gibt verschiedene Arten von Vorhersagen in diesem Bereich:

• Eigenschaftsvorhersage: Schätzung physikalischer, chemischer oder mechanischer Eigenschaften von Materialien.
• Theoretische Vorhersagen: Nutzung von Computermodellen und Simulationen zur Prognose des Materialverhaltens.
• Thermodynamische Vorhersagen: Vorhersage der Stabilität und Phasenumwandlungen von Materialien unter verschiedenen Temperaturen und Drücken.
• Metallertragsprognose: Abschätzung der Menge an Metall, die aus Erzen gewonnen werden kann.
• Spring-In Vorhersage: Schätzung von Schrumpfung und Verformung in Verbundwerkstoffen während der Herstellung.
• Anisotrope Kriechvorhersage: Projektion zeitabhängiger Verformungen in Materialien, die richtungsabhängig variieren.
• Mikrostruktur Vorhersage: Vorausschau der Entwicklung von Mikrostrukturen in Materialien unter verschiedenen Bedingungen.

Die Qualität der Vorhersagen wird oft durch fortschrittliche Techniken wie maschinelle Lernalgorithmen verbessert, die große Datenmengen verarbeiten und Muster erkennen können, die nicht sofort offensichtlich sind. Werkzeuge wie pySSpredict nutzen solche fortschrittlichen Analysen, um genaue Prognosen zu liefern und somit den Bedarf an kostspieligen und zeitaufwändigen experimentellen Verfahren zu reduzieren.