Der Aufsatz befasst sich mit einem KI-basiertem Monitoring-System für Solarparks, das Echtzeitdaten sammelt und kostensenkend vorausschauende Instandhaltung möglich machen soll. Maschinelles Lernen durch Modellierung technischer Prozesse könne bessere Erkennungsraten von Verschlechterungen oder Ausfällen im Betrieb liefern. Mit steigender Betriebsdatenmenge kann die Software präziser Betriebsszenarien und Anlagenverhalten abbilden.