Training bezeichnet im Kontext der Werkstofftechnik primär den systematischen Anpassungsprozess datengetriebener Modelle (z. B. Klassifikatoren, Regressions- oder Deep-Learning-Modelle) an experimentelle oder simulativ erzeugte Werkstoffdaten. Ziel ist die Optimierung der Modellparameter, sodass Eingangsgrößen wie chemische Zusammensetzung, Prozessparameter oder Mikrostrukturbeschreibung zu physikalisch konsistenten und vorhersagekräftigen Ausgabegrößen (z. B. Festigkeit, Zähigkeit, Korrosionsrate) führen.

Formal wird beim Training eine Verlustfunktion minimiert, die die Abweichung zwischen Modellvorhersage und Referenzdaten (Messungen, hochaufgelöste Simulationen) quantifiziert. Typische Verfahren sind Gradientenabstiegsalgorithmen und deren Varianten. Für robuste Modelle ist die Qualität der Trainingsdaten entscheidend: Repräsentativität im relevanten Parameterraum, zuverlässige Kalibrierung der Messmethoden sowie eine konsistente Datenvorverarbeitung (Normalisierung, Feature-Engineering, Umgang mit Ausreißern).

Neben dem Modelltraining im engeren Sinne umfasst der Begriff in der Werkstofftechnik zunehmend auch strukturierte Trainingsprogramme für Fachpersonal, etwa zur Interpretation modellbasierter Vorhersagen, zum sicheren Umgang mit KI-gestützten Prüfsystemen oder zur Qualifizierung in digitalisierten Prozessketten. Solche Fortbildungen stellen sicher, dass die Kombination aus domänenspezifischem Wissen (z. B. Phasendiagramme, Umwandlungskinetiken) und datengetriebenen Methoden korrekt genutzt wird.

Wesentliche Aspekte des Trainings sind Überwachung durch geeignete Validierungsstrategien (Train/Validation/Test-Splits, Cross-Validation), die Vermeidung von Overfitting sowie die laufende Aktualisierung der Modelle bei neuen Werkstoffkonzepten und Prozessrouten (kontinuierliches oder inkrementelles Training).