Abstrakt Neodym-jern-bor (NdFeB) magneter, der er kendt for deres exceptionelle magnetiske egenskaber, er afgørende for moderne teknologier, lige fra elbiler til vindmøller. Optimeringen af deres kemiske sammensætning - en delikat balance af neodym (Nd), jern (Fe), bor (B) og sjældne jordarters tilsætningsstoffer som dysprosium (Dy) - er afgørende for at forbedre ydeevnen, samtidig med at omkostninger og miljøpåvirkning reduceres. Traditionelle trial-and-error-metoder til formeludvikling er tidskrævende og ressourceintensive. Denne artikel undersøger, hvordan maskinlæring (ML), en hjørnesten inden for materialeinformatik, kan revolutionere forudsigelsen af nye NdFeB-magnetformler ved at udnytte multiskala dataintegration, avancerede modelleringsteknikker og fortolkningsrammer. Vi diskuterer udfordringerne, metoderne og de seneste gennembrud på dette område, hvilket kulminerer i en køreplan for ML-drevet materialeopdagelse.