KI-gesteuerte Selektion nutzt Algorithmen und maschinelles Lernen, um Materialkombinationen und Prozessparameter schnell zu evaluieren. Dieser datenbasierte Ansatz hilft, komplexe Zusammenhänge in Werkstoffen zu erkennen und reduziert experimentelle Versuchsreihen, wodurch die Entwicklung neuer und optimierter Materialien beschleunigt wird.