Die Autoencoder-Analyse nutzt künstliche neuronale Netzwerke zur Dimensionsreduktion und Merkmalsextraktion komplexer Datensätze. In der Werkstoffwissenschaft unterstützt diese Methode die Identifikation latenter Strukturen und ermöglicht so tiefere Einblicke in Materialverhalten und -eigenschaften.