Cada vez con mayor frecuencia, se están aplicando a una gran diversidad de campos metodologías de inteligencia artificial, machine learning, big data o data mining, con el objetivo de acelerar procesos y tomar decisiones en base a datos. También, se ha avanzado en el desarrollo de modelos híbridos que combinan la información disponible en datos con la simulación de los procesos fisicoquímicos subyacentes. En el ámbito de los materiales, productos químicos y sus procesos de fabricación, esto es cada vez más una realidad, y estas metodologías se están utilizando para determinar composiciones de materiales que maximicen el rendimiento para una aplicación concreta, para la optimización de los parámetros de síntesis, para minimizar defectos en la fabricación y procesado de materiales o para predecir propiedades de materiales desconocidos. 

 El objetivo de esta jornada, coorganizada por la Plataforma Tecnológica Española de Materiales Avanzados y Nanomateriales (MATERPLAT), la Plataforma Tecnológica y de Innovación Española de Química Sostenible (SUSCHEM-ES) y la Plataforma Española de Tecnologías de Modelización, Simulación y Optimización en un Entorno Digital (PET MSO-ED), es profundizar y dar a conocer diferentes líneas de investigación que se están desarrollando en España en este ámbito. Se mostrarán además algunos casos de uso de la inteligencia artificial tanto en el ámbito de materiales como en el de la industria química.