Datengetriebene Methoden nutzen statistische Analysen und maschinelles Lernen zur Vorhersage und Optimierung von Werkstoffverhalten. Diese Ansätze helfen, experimentelle Ergebnisse zu interpretieren und Designparameter in komplexen Materialsystemen effizient zu bestimmen.