Neuronale Netzwerke auf Transformer-Basis werden in der Werkstoffforschung zur Analyse großer, komplexer Datensätze eingesetzt. Sie extrahieren latente Merkmale aus experimentellen und strukturellen Informationen, was die Vorhersage von Materialeigenschaften und die Entdeckung neuer Zusammenhänge ermöglicht.