Maschinelles Lernen in der Werkstoffgestaltung nutzt Algorithmen, um aus umfassenden Datensätzen Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Diese Methode unterstützt die Vorhersage von Materialeigenschaften und beschleunigt die Entwicklung neuer Werkstoffsysteme.