Künstliche Intelligenz bringt der menschlichen Produktion, dem Leben und der wissenschaftlichen Forschung große Vorteile durch effiziente Datenverarbeitung, präzise Vorhersagen, automatisierte Aufgabenabwicklung und personalisierte Dienstleistungen. Die breite Durchdringung und erfolgreiche Anwendung von maschinellem Lernen und Hochdurchsatzrechnen im Materialbereich haben neue Wege zur Entwicklung lumineszierender Materialien eröffnet – durch Algorithmen für effizientes Mining und großvolumige Datenverarbeitung, die die Auswahl und Gestaltung neuer Materialien beschleunigen und so Innovation und Anwendung von Materialien vorantreiben. Dieser Artikel gibt einen Überblick über die aktuellen Fortschritte in der datengetriebenen Forschung an lumineszierenden Materialien, basierend auf relevanten Forschungsbeispielen, mit einer umfassenden Darstellung des datengetriebenen Forschungsprozesses, einer detaillierten Erläuterung der Bedeutung der Datenerfassungsphase und der Umsetzungsstrategien im Kontext der Entwicklung lumineszierender Materialien, einer Analyse, wie die Schlüsselfeatures zur Charakterisierung der Materialeigenschaften extrahiert werden, sowie einer Diskussion zur Modellauswahl und -optimierung in diesem Bereich. Abschließend werden aktuelle Herausforderungen wie der Mangel an hochwertigen Daten und die Schwierigkeit beim Aufbau komplexer Struktur-Eigenschafts-Modelle behandelt, und es werden Durchbruchsideen hinsichtlich des Aufbaus von Datenbankplattformen für lumineszierende Materialien, der Durchführung von Hochdurchsatzexperimenten und der Etablierung entsprechender Datenproduktionsstandards vorgestellt.

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