Maschinelle Lernkraftfelder kombinieren moderne Machine-Learning-Algorithmen mit klassischen Potentialfeldern. Diese Ansätze ermöglichen die präzise Vorhersage von atomaren Kräften in komplexen Werkstoffen, indem sie aus umfangreichen Datensätzen lernen. Sie tragen zur Effizienzsteigerung in der Simulation und Materialentwicklung bei.