Modeliranje ponašanja materijala ključan je dio suvremenog razvoja proizvoda te računalnih simulacija koje se provode u cilju čim boljeg iskorištenja materijala i smanjenja mase i troškova. Za uspješno modeliranje ponašanja materijala nužno je poznavanje njegovih značajki i parametara ponašanja. Njihovo eksperimentalno određivanje je najtočnije, ali je dugotrajno i skupo te se stoga nastoji izvoditi u najmanjoj mogućoj mjeri. Projektom MADEIRA cilja se na rješavanje nedostatka podataka o ponašanju materijala potrebnih za numeričke proračune i simulacije koji otežava šire prihvaćanje modeliranja materijala te uključivanje naprednih materijalnih modela u suvremeni proces razvoja proizvoda. Predloženo istraživanje usmjereno je razvoju modela za procjenu ponašanja i parametara materijala temeljenih na strojnom učenju kao rješenja za navedene probleme. Na osnovi prikupljenih rezultata istraživanja materijala i rezultata provedenih eksperimenata, sustavno će se istražiti, identificirati i mapirati kompleksni odnosi između svojstava/značajki materijala i njegovog mehaničkog ponašanja i pripadnih parametara na različitim razinama. Unaprijedit će se postojeći i razviti novi modeli procjene naprednih monotonih, cikličkih i zamornih parametara materijala te matematički modeli termalnih postupaka prerade metala i modeliranja njihovih mehaničkih svojstava nakon toplinske obrade. Istražit će se primjenjivost raznih metoda strojnog učenja te mogućnosti procjene parametara i naprednih konstitutivnih materijalnih modela koji se zbog kompleksnosti i velikog broja potrebnih parametara otežano i rijetko primjenjuju u praksi. Razvijene baze podataka i prediktivni modeli trebali bi doprinijeti široj primjeni modeliranja ponašanja materijala i računalnih simulacija, a uspostavljen metodološki okvir i principi primjene strojnog učenja mogli bi biti korisni i primjenjivi za razvoj prediktivnih modela i u drugim područjima primjene i istraživanja materijala.