descoperirea de noi materiale cu performanțe excelente este o problemă fierbinte în materials genome initiative. Experimentele și calculele tradiționale pierd adesea cantități mari de timp și bani și sunt, de asemenea, limitate de diverse condiții. Prin urmare, este imperativ să se dezvolte o nouă metodă pentru a accelera descoperirea și proiectarea de noi materiale. În ultimii ani, descoperirea materialelor și metodele de proiectare folosind învățarea automată au atras multă atenție din partea experților în materiale și au făcut unele progrese. Această revizuire prezintă mai întâi baza de date a materialelor disponibile și instrumentele de analiză a datelor materialelor și apoi elaborează algoritmii de învățare automată utilizați în știința materialelor. În continuare, este rezumat domeniul de aplicare al învățării automate în știința materialelor, concentrându-se pe aspectele determinării structurii, predicției performanței, predicției amprentelor digitale și descoperirii de materiale noi. În cele din urmă, revizuirea subliniază problemele de învățare a datelor și a mașinilor în știința materialelor și indică cercetări viitoare. Folosind algoritmi de învățare automată, autorii speră să obțină rezultate uimitoare în descoperirea și proiectarea materialelor.