a kiváló teljesítményű új anyagok felfedezése forró kérdés az materials genome initiative-ben. A hagyományos kísérletek és számítások gyakran nagy mennyiségű időt és pénzt pazarolnak, és különböző körülmények is korlátozzák őket. Ezért elengedhetetlen egy új módszer kidolgozása az új anyagok felfedezésének és tervezésének felgyorsítására. Az elmúlt években a gépi tanulást használó anyagfelfedezési és tervezési módszerek nagy figyelmet fordítottak az anyagszakértőkre, és némi előrelépést tettek. Ez az áttekintés először felvázolja a rendelkezésre álló anyagadatbázist és anyagadatelemző eszközöket, majd az anyagtudományban használt gépi tanulási algoritmusokat részletezi. Ezután összefoglaljuk a gépi tanulás alkalmazási területét az anyagtudományban, különös tekintettel a szerkezetmeghatározás, a teljesítmény-előrejelzés, az ujjlenyomat-előrejelzés és az új anyagfelfedezés szempontjaira. Végül a felülvizsgálat rámutat az adat – és gépi tanulás problémáira az anyagtudományban, és rámutat a jövőbeli kutatásokra. A gépi tanulási algoritmusok segítségével a szerzők remélik, hogy elképesztő eredményeket érnek el az anyagfelfedezés és a tervezés terén.