KI‑Optimierung nutzt maschinelles Lernen und Optimierungsalgorithmen zur Beschleunigung von Werkstoffdesign und Prozessauslegung. Sie koppelt experimentelle und Simulationsdaten mit Surrogatmodellen, Bayes’scher Optimierung oder evolutionären Algorithmen, um Eigenschaftsziele wie Festigkeit, Leitfähigkeit oder Lebensdauer bei minimalen Versuchsreihen und komplexen, multidimensionalen Parameter­räumen zu erreichen.