Erkennung (Recognition) bezeichnet in den Materialwissenschaften sowohl algorithmische Mustererkennung als auch physikalisch-chemische Rekognitionsprozesse auf atomarer und molekularer Ebene. Der Begriff umfasst damit zwei Ebenen: die informationelle Erkennung von Mustern in Daten und die molekulare Erkennung zwischen Bausteinen der Materie.

Unter algorithmischer Erkennung versteht man die Identifikation von Strukturen in Messdaten, etwa Korngrenzen in EBSD-Karten, Phasen in diffraktometrischen Mustern oder Defekte in REM-Aufnahmen. Hier kommen Methoden der statistischen Mustererkennung und des maschinellen Lernens zum Einsatz, die physikalische Merkmalsräume (z.B. Texturen, Spektren) auf materialrelevante Klassen abbilden.

Molekulare Erkennung beschreibt die spezifische, meist reversible Wechselwirkung komplementärer chemischer Motive, etwa in Polymer-Blend-Systemen, supramolekularen Architekturen oder funktionalisierten Grenzflächen. Die Selektivität ergibt sich aus Form-, Ladungs- und H-Bindungs-Komplementarität sowie aus Lösungs- und Entropieeffekten. Solche Rekognitionsprozesse steuern Selbstorganisation, Kristallwachstum, selektive Adsorption und Sensorik.

Beide Perspektiven sind eng verknüpft: Präzise molekulare Erkennung ermöglicht adaptive, responsive Werkstoffe, während fortgeschrittene datengetriebene Erkennungstechniken notwendig sind, um komplexe Mikrostrukturen, Degradationsmuster und funktionelle Zustände quantitativ zu charakterisieren.