Hybride KI Ansätze kombinieren klassische Rechenmodelle mit modernen Machine-Learning-Techniken, um verbesserte Vorhersagen und Analysen in der Werkstoffwissenschaft zu ermöglichen. Diese Methoden optimieren Simulationsprozesse und tragen zur effizienten Materialentwicklung bei.