無監督方法在其他材料系統（如金屬、陶瓷等）中的應用潛力非常大，具體表現在以下幾個方面：
多樣性材料特徵：金屬和陶瓷材料的結構和性質各異，無監督學習方法可以自動從數據中提取特徵，無需事先定義的參數，這對於複雜的材料系統特別有用。
缺陷識別：無監督學習可以有效識別金屬和陶瓷中的各種缺陷，如空位、插入原子和界面等，這對於材料的性能優化至關重要。
相變化分析：在金屬和陶瓷的相變化過程中，無監督方法可以幫助識別不同相之間的轉變，從而提供對材料行為的深入理解。
結構優化：通過分析材料的結構特徵，無監督學習可以幫助設計新型材料，特別是在高性能合金和陶瓷的開發中。
數據驅動的材料科學：隨著計算能力的提高和數據量的增加，無監督學習方法可以在材料科學中發揮越來越重要的作用，促進材料的發現和設計。
總之，無監督方法在金屬、陶瓷等材料系統中的應用潛力巨大，能夠推動材料科學的進步，並為新材料的開發提供新的思路和方法。