Datengetriebene Werkstoffe basieren auf der Integration von experimentellen Daten und maschinellem Lernen zur Optimierung von Werkstoffeigenschaften. Dieser Ansatz ermöglicht eine effizientere Materialentwicklung, indem er die Vorhersagbarkeit von Materialverhalten und die Anpassung von Fertigungsprozessen verbessert.