Die Entdeckung neuer Materialien mit hervorragender Leistung ist ein heißes Thema in der Materials genome Initiative. Herkömmliche Experimente und Berechnungen verschwenden oft viel Zeit und Geld und sind auch durch verschiedene Bedingungen begrenzt. Daher ist es unerlässlich, eine neue Methode zu entwickeln, um die Entdeckung und das Design neuer Materialien zu beschleunigen. In den letzten Jahren haben Materialentdeckungs- und Entwurfsmethoden mithilfe von maschinellem Lernen bei Materialexperten große Aufmerksamkeit erregt und einige Fortschritte erzielt. Diese Übersicht beschreibt zunächst die verfügbaren Tools zur Materialdatenbank- und Materialdatenanalyse und erläutert dann die in der Materialwissenschaft verwendeten Algorithmen für maschinelles Lernen. Als nächstes wird das Anwendungsgebiet des maschinellen Lernens in der Materialwissenschaft zusammengefasst, wobei der Schwerpunkt auf den Aspekten der Strukturbestimmung, der Leistungsvorhersage, der Vorhersage von Fingerabdrücken und der Entdeckung neuer Materialien liegt. Schließlich weist die Überprüfung auf die Probleme von Daten und maschinellem Lernen in der Materialwissenschaft hin und weist auf zukünftige Forschungen hin. Mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen hoffen die Autoren, erstaunliche Ergebnisse bei der Materialentdeckung und -gestaltung zu erzielen.