Künstliche Intelligenz hat dem Menschen enorme Bequemlichkeiten in der Produktion, im Leben und in wissenschaftlicher Forschung in Bereichen wie effiziente Datenverarbeitung, präzise Vorhersage, automatisierte Aufgabenausführung und individuelle Betreuung gebracht. Maschinelles Lernen und Hochleistungsrechnen haben sich weit verbreitet und erfolgreich im Bereich der Materialien eingesetzt, und damit neue Wege für die Entwicklung von leuchtenden Materialien eröffnet - durch effiziente Exploration und Verarbeitung großer Datenmengen, Beschleunigung der Auswahl und Gestaltung neuer Materialien und Förderung von Innovation und Anwendung von Materialien. Dieser Artikel untersucht die jüngsten Fortschritte in der datenbasierten Forschung zu leuchtenden Materialien, wobei der Schwerpunkt auf der Bedeutung der Datenerfassung und Durchführungsstrategien liegt, der Analyse zur Extraktion wesentlicher Merkmale, die die Leistung der Materialien beschreiben, sowie der Diskussion der Auswahl geeigneter Modelle und Optimierungsstrategien für das Feld leuchtender Materialien. Schließlich bietet der Artikel Perspektiven zur Bewältigung der Herausforderungen, denen die aktuelle datenbasierte Forschung zu leuchtenden Materialien gegenübersteht, wie etwa dem Mangel an hochwertigen Daten und der Schwierigkeit, Modelle im Zusammenhang mit komplexen Leistungsstrukturen zu erstellen.

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