Tiefe symbolische Regression kombiniert tiefe neuronale Netzwerke mit symbolischer Regression, um aus Messdaten mathematische Gesetze und Modelle zu extrahieren. Die Methode erlaubt das Aufdecken verborgener Zusammenhänge zwischen Materialstrukturen und -eigenschaften, was in der Werkstoffforschung neue Erkenntnisse ermöglicht.