Automatische Annotation von Trainingsdaten in den Materialwissenschaften umfasst algorithmische Beschriftung von Mikrostrukturaufnahmen und Messdaten zur Erstellung großer, konsistenter Datensätze. Verfahren reichen von regelbasierten Filtern über klassische Bildverarbeitung bis zu lernbasierten Segmentierungs- und aktiven Lernansätzen. Qualitätssicherung, Unsicherheitsabschätzung und synthetische Augmentation sind entscheidend für robuste Modelle.