datengetriebenes Materialdesign

Nutzt statistische und KI-Methoden, um aus umfangreichen Material-, Prozess- und Anwendungdaten neue Werkstoffe und Mikrostrukturen zielgerichtet zu entwerfen. Dazu gehören inverse Designansätze, Bayes'sche Optimierung, aktive Lernstrategien und automatisierte Labor-Workflows. Datengetriebenes Materialdesign verknüpft Hochdurchsatzexperiment, Simulation und Materials Informatics, um Eigenschaftsziele, Verarbeitungsfenster und Lebensdauern effizient zu erreichen.