Autoencoder sind neuronale Netzwerke, die zur Dimensionsreduktion und zur Extraktion wesentlicher Merkmale aus umfangreichen Datensätzen verwendet werden. In der Materialforschung unterstützen sie die Analyse von Strukturen, das Erkennen von Mustern und die Optimierung von Werkstoffeigenschaften.