Die automatisierte Datenverarbeitung in der Material- und Werkstoffwissenschaft optimiert die Analyse großer Datensätze, die aus experimentellen Messungen und Simulationen stammen. Durch den Einsatz von Algorithmen und Machine-Learning-Techniken können Muster schneller erkannt und Materialeigenschaften zielgerichtet optimiert werden.