Methoden im maschinellen Lernen, die neben hohen Vorhersagegenauigkeiten auch Transparenz und Nachvollziehbarkeit der Entscheidungsprozesse bieten. Diese Ansätze unterstützen Materialwissenschaftler bei der Interpretation komplexer Datensätze und Simulationsergebnisse.