Die datengetriebene Simulation kombiniert experimentelle Daten mit Algorithmen des maschinellen Lernens, um komplexe Materialverhaltensmodelle zu erstellen. Sie ermöglicht, Zusammenhänge zwischen Materialeigenschaften und Prozessbedingungen präzise abzubilden.