Scoprire nuovi materiali con prestazioni eccellenti è un tema caldo in materials genome initiative. Gli esperimenti e i calcoli tradizionali spesso sprecano grandi quantità di tempo e denaro e sono anche limitati da varie condizioni. Pertanto, è imperativo sviluppare un nuovo metodo per accelerare la scoperta e la progettazione di nuovi materiali. Negli ultimi anni, i metodi di scoperta e progettazione dei materiali che utilizzano l’apprendimento automatico hanno attirato molta attenzione da parte di esperti di materiali e hanno fatto alcuni progressi. Questa recensione delinea prima il database dei materiali disponibili e gli strumenti di analisi dei dati sui materiali e poi elabora gli algoritmi di apprendimento automatico utilizzati nella scienza dei materiali. Successivamente, viene riassunto il campo di applicazione dell’apprendimento automatico nella scienza dei materiali, concentrandosi sugli aspetti della determinazione della struttura, della previsione delle prestazioni, della previsione delle impronte digitali e della nuova scoperta di materiali. Infine, la revisione sottolinea i problemi dei dati e dell’apprendimento automatico nella scienza dei materiali e punta alla ricerca futura. Utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, gli autori sperano di ottenere risultati sorprendenti nella scoperta e nella progettazione dei materiali.