Abstract Magneții neodim-fier-bor (NdFeB), renumiți pentru proprietățile lor magnetice excepționale, sunt esențiali în tehnologiile moderne, de la vehiculele electrice la turbinele eoliene. Optimizarea compoziției lor chimice - un echilibru delicat între neodim (Nd), fier (Fe), bor (B) și aditivi din pământuri rare, cum ar fi disprosiul (Dy) - este esențială pentru îmbunătățirea performanței, reducând în același timp costurile și impactul asupra mediului. Metodele tradiționale de încercare și eroare pentru dezvoltarea formulelor consumă mult timp și resurse. Această lucrare explorează modul în care învățarea automată (ML), o piatră de temelie a informaticii materialelor, poate revoluționa predicția noilor formule de magneți NdFeB prin valorificarea integrării datelor la scară multiplă, a tehnicilor avansate de modelare și a cadrelor de interpretabilitate. Discutăm provocările, metodologiile și descoperirile recente din acest domeniu, culminând cu o foaie de parcurs pentru descoperirea materialelor bazate pe ML.