Prädiktive Modelle sind mathematische oder datengetriebene Abbildungen, die auf Basis von Eingangsparametern Werkstoffeigenschaften, Prozessverläufe oder Lebensdauern vorhersagen. Sie umfassen physikbasierte Ansätze (ab initio, Phasenfeld, Finite Elemente) und maschinelles Lernen. In der Werkstoffwissenschaft ermöglichen sie virtuelles Screening von Legierungen, Prozessoptimierung, Schadensprognose und beschleunigte Entwicklung, oft eingebettet in digitale Zwillinge und Materials-Genome-Ansätze.