Ein Algorithmus ist eine eindeutig spezifizierte, endliche Folge von Rechenschritten zur Lösung eines wohldefinierten Problems. In der Werkstoffwissenschaft bilden Algorithmen das Fundament moderner Simulations-, Analyse- und Optimierungsmethoden, von der atomistischen Modellierung bis zur hochdimensionalen Versuchsplanung.

Formell lässt sich ein Algorithmus als Abbildung von Eingabedaten (z. B. Mikrostrukturbilder, Spannungs-Dehnungs-Kurven, Legierungszusammensetzungen) auf Ausgabedaten (z. B. Phasenanteile, Festigkeitskennwerte, Prozessparameter) mit wohldefinierten Rechenschritten beschreiben. Effizienzkriterien wie Rechenkomplexität, Speicherbedarf, Stabilität und numerische Genauigkeit sind in simulationsintensiven Anwendungen (DFT, FEM, Phasenfeld) entscheidend.

Auf Algorithmen höherer Komplexität beruhen Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz: neuronale Netze und konvolutionale neuronale Netze zur Mikrostrukturanalyse, Random Forests und Support Vector Machines zur Eigenschaftsvorhersage, Autoencoder und Generative Adversarial Networks zur generativen Mikrostruktur- und Textursynthese. Gradientenabstieg ist ein grundlegender Optimierungsalgorithmus für das Training solcher Modelle.

Evolutionäre Algorithmen und genetische Algorithmen werden zur inversen Werkstoff- und Prozessauslegung eingesetzt, etwa zur Suche nach Legierungen mit Zielprofilen im hochdimensionalen Kompositionsraum. Spezifische Bildverarbeitungsalgorithmen dienen der quantitativ-statistischen Beschreibung von Mikrostrukturen (Korngrößenverteilungen, Porosität, Orientierungsverteilungen).

Die Qualität werkstoffwissenschaftlicher Schlussfolgerungen hängt direkt von der formalen Korrektheit, Robustheit und Nachvollziehbarkeit der eingesetzten Algorithmen ab. Reproduzierbare Implementierung, sorgfältige Validierung gegen Experimente und transparente Dokumentation der Algorithmik sind daher zentrale Anforderungen an moderne datengetriebene Werkstoffforschung.