Maschinelles Lernen optimiert in den Material- und Werkstoffwissenschaften die Analyse umfangreicher Datensätze aus Experimenten, Simulationen und bildgebenden Verfahren. Es wird genutzt, um Zusammenhänge zwischen Mikrosstruktur, mechanischen Eigenschaften und Herstellungsparametern zu erkennen, Vorhersagemodelle zu erstellen und die Entwicklung neuer Werkstoffe effizient zu unterstützen.