Datengetriebene Emulatoren nutzen maschinelles Lernen und statistische Modelle, um komplexe Materialverhalten zu approximieren. Diese Ansätze ermöglichen schnelle Vorhersagen und unterstützen die Materialentwicklung, indem sie Experimente und Simulationen effizient ergänzen.