خلاصة تُعدّ مغناطيسات النيوديميوم-الحديد-البورون (NdFeB)، المعروفة بخصائصها المغناطيسية الاستثنائية، محوريةً في التقنيات الحديثة، بدءًا من المركبات الكهربائية ووصولًا إلى توربينات الرياح. يُعدّ تحسين تركيبها الكيميائي - وهو توازن دقيق بين النيوديميوم (Nd) والحديد (Fe) والبورون (B) وإضافات العناصر الأرضية النادرة مثل الديسبروسيوم (Dy) - أمرًا بالغ الأهمية لتحسين الأداء مع خفض التكاليف والتأثير البيئي. وتستغرق أساليب التجربة والخطأ التقليدية لتطوير الصيغ وقتًا طويلًا وتستهلك موارد كثيرة. يستكشف هذا البحث كيف يُمكن للتعلم الآلي (ML)، وهو حجر الزاوية في علم معلومات المواد، أن يُحدث ثورةً في التنبؤ بصيغ مغناطيسات النيوديميوم-الحديد-البورون الجديدة من خلال الاستفادة من تكامل البيانات متعدد المقاييس، وتقنيات النمذجة المتقدمة، وأطر التفسير. نناقش التحديات والمنهجيات والتطورات الحديثة في هذا المجال، ونُختتم بخريطة طريق لاكتشاف المواد المُعتمدة على التعلم الآلي.