Ein tiefes Materialnetzwerk verbindet maschinelles Lernen mit physikalischen Modellen, um komplexe Zusammenhänge in Materialsystemen zu erfassen. Dieses Verfahren ermöglicht die Vorhersage mechanischer Eigenschaften und unterstützt die effiziente Entwicklung neuartiger Werkstoffe.