Datengetriebene Materialwissenschaft nutzt statistische Modelle, maschinelles Lernen und Simulationstechniken, um Materialverhalten anhand großer Datensätze vorherzusagen. Dieser Ansatz ermöglicht es, Entwicklungskosten zu senken, Materialdesigns zu optimieren und schneller auf neue Anforderungen in modernen Anwendungen zu reagieren.