Abstrakt Neodýmovo-železo-bórové (NdFeB) magnety, známe svojimi výnimočnými magnetickými vlastnosťami, sú kľúčové v moderných technológiách od elektrických vozidiel až po veterné turbíny. Optimalizácia ich chemického zloženia – krehká rovnováha neodýmu (Nd), železa (Fe), bóru (B) a prísad vzácnych zemín, ako je dysprosium (Dy) – je rozhodujúca pre zvýšenie výkonu a zároveň zníženie nákladov a vplyvu na životné prostredie. Tradičné metódy pokus-omyl pre vývoj receptúr sú časovo náročné a náročné na zdroje. Tento článok skúma, ako strojové učenie (ML), základný kameň materiálovej informatiky, môže revolúciu v predpovedaní nových receptúr NdFeB magnetov využitím viacrozmernej integrácie údajov, pokročilých modelovacích techník a rámcov interpretovateľnosti. Diskutujeme o výzvach, metodikách a nedávnych objavoch v tejto oblasti, ktoré vyvrcholia plánom pre objavovanie materiálov riadených ML.