Multitask Lernen bezeichnet maschinelles Lernen, bei dem ein Modell simultan mehrere, häufig verwandte Aufgaben löst und gemeinsame Repräsentationen von Struktur, Zusammensetzung und Prozessparametern erlernt. In der Werkstoffwissenschaft verbessert es Vorhersagen zu Eigenschaften, Phasenfeldern oder Lebensdauern bei geringen Datenmengen und unterstützt beschleunigtes Materialdesign durch Wissensübertrag zwischen Systemen.