Datengetriebenes Maschinelles Lernen integriert statistische Modelle und Algorithmen zur Auswertung großer Datensätze. In der Werkstoffwissenschaft unterstützt es die Materialcharakterisierung, Lebenszyklusanalyse und Prozesssimulation. Lernbasierte Ansätze erlauben das Modellieren komplexen Materialverhaltens und führen zu verbesserten Vorhersagen und optimierten Fertigungsprozessen.