Machine-Learning-Potentiale nutzen datengesteuerte Modelle zur Vorhersage interatomarer Wechselwirkungen und Materialeigenschaften. Dieser innovative Ansatz beschleunigt die Werkstoffforschung und -optimierung, indem er komplexe Systeme effizient simuliert und experimentelle Ansätze unterstützt.