Materialinformatik verbindet Materialwissenschaft mit Datenwissenschaft, um Struktur–Eigenschafts-Beziehungen datengetrieben zu erfassen. Sie nutzt statistische Methoden, maschinelles Lernen und High-Throughput-Simulationen/Experimenten, um Werkstoffe zu designen, Eigenschaften vorherzusagen und Prozesse zu optimieren. Zentrale Aspekte sind Datenstandardisierung, mehrskalige Modellierung, Unsicherheitsquantifizierung und die Verknüpfung von Prozess-, Struktur- und Eigenschaftsraum.