Machine-Learning-Kraftfelder nutzen fortschrittliche Algorithmen, um atomare Wechselwirkungen in Werkstoffen präzise zu simulieren. Diese datengestützten Modelle ermöglichen eine detaillierte Vorhersage des Materialverhaltens auf atomarer Ebene und unterstützen so die Entwicklung neuer Werkstoffe mit optimierten Eigenschaften.