Die Forschungsgruppe „Microstructure – Data Science“ beschäftigt sich mit der datengetriebenen Charakterisierung und Optimierung von Mikrostrukturen. Dabei liegen die Schwerpunkte der Forschungsarbeit auf der Entwicklung von Charakterisierungsmethoden für Mikrostrukturen sowie in dem Aufbau und der Anwendung von datengetriebenen Analysewerkzeugen, die das Zusammenspiel zwischen den mikrostrukturellen Eigenschaften und dem makroskopischem Materialverhalten sichtbar machen. Zur Erzeugung von digitalen Zwillingen von Mikrostrukturen und Prozessketten kommen neben großskaligen Simulationen mit der Phasenfeldmethode Generierungsalgorithmen zur Erstellung von 3D-Mikrostrukturen mit maßgeschneiderten Eigenschaften zum Einsatz. Hierzu werden auf der Grundlage oder unter Einbindung realer Mikrostrukturaufnahmen Werkzeuge entwickelt, die beispielsweise offenporige Membranstrukturen, Kornstrukturen oder Gesteinsschüttungen realitätsnah generieren können. In Kooperation mit der Forschungsgruppe „Forschungsdatenmanagement“ werden zudem Konzepte für den hochautomatisierten Umgang und die effiziente Auswertung von großen Datensätzen entwickelt und angewendet. Das übergeordnete Ziel der Forschungsfragen umfasst die Überbrückung von Längenskalen durch die Identifikation von effektiven Gesetzmäßigkeiten und die Entwicklung von Vorhersagemodellen als Unterstützung für ein beschleunigtes Materialdesign.