Der latente Raum bezieht sich im maschinellen Lernen auf einen komprimierten, informationsreichen Repräsentationsraum, in dem essentielle Merkmale aus hochdimensionalen Daten extrahiert werden. In der Materialwissenschaft wird dieser Ansatz genutzt, um große Datensätze zu analysieren, Muster zu erkennen und komplexe Materialverhalten zu modellieren.