Oppdage nye materialer med utmerket ytelse er et hett tema i materials genome initiative. Tradisjonelle eksperimenter og beregninger ofte kaste bort store mengder tid og penger, og er også begrenset av ulike forhold. Derfor er det viktig å utvikle en ny metode for å akselerere oppdagelsen og utformingen av nye materialer. I de senere år har materialoppdagelse og designmetoder ved hjelp av maskinlæring tiltrukket seg mye oppmerksomhet fra materialeksperter og har gjort noen fremskritt. Denne gjennomgangen skisserer først tilgjengelig materialdatabase og materialdataanalyseverktøy og utdyper deretter maskinlæringsalgoritmer som brukes i materialvitenskap. Deretter er anvendelsesområdet for maskinlæring i materialvitenskap oppsummert, med fokus på aspekter av strukturbestemmelse, ytelsesforutsigelse, fingeravtrykksprognose og ny materialoppdagelse. Til slutt peker gjennomgangen på problemene med data og maskinlæring i materialvitenskap og peker på fremtidig forskning. Ved hjelp av maskinlæringsalgoritmer håper forfatterne å oppnå fantastiske resultater i materialoppdagelse og design.