Das Projektteam entwickelt eine auf KI basierende hybride Plattform, die die verbleibende Lebensdauer von WEA-Komponenten präzise prognostizieren und eine entsprechende Risikoeinschätzung abgeben kann. Zur Erhebung hochaufgelöster Sensordaten montieren die Forschenden faseroptische Dehnungssensoren an die WEA, die Belastungen in Echtzeit messen können. Auf ebenfalls direkt an den Anlagen befindlichen Edge-Geräten kombinieren sie die so erhobenen Daten mit weiteren Überwachungs- und Steuerungsdaten. Diese Datenbasis übertragen sie auf eine zentrale Plattform und erstellen einen generischen Windparksimulator, um damit KI-Modelle zu trainieren. Dabei prüfen sie kontinuierlich die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Prognosen und deren Nutzen für die Wartungsplanung. Sie testen das Modell im Rahmen von Feldversuchen an mehreren Windparks.