Dazu benötigt das System aber zuerst eine stabile Anlernphase, in der es alle möglichen Normalzustände kennenlernt. Bei Windkraftanlagen oder Brücken ist das nur sehr eingeschränkt möglich, da sie unter anderem stark schwankenden Wetterlagen ausgesetzt sind. Darüber hinaus sind in der Regel nur wenige Daten zu anomalen Ereignissen verfügbar. Dadurch kann das System die Ausnahmezustände nicht kategorisieren. Dies wäre aber wichtig, um zu erkennen, wie gefährlich die jeweiligen Normabweichungen sind. Genau diese beiden Probleme sollen im Projekt »Maschinelle Lernverfahren für Stochastisch-Deterministische Multi-Sensor Signale« (MADESI) behoben werden. Mit Hilfe numerischer Simulationen können alle erdenklichen Szenarien annäherungsweise durchgespielt werden. So kann beispielsweise simuliert werden, was passiert, wenn starke Sturmböen auf ein Windrad treffen. Das Monitoring-System könnte dann mit den bei diesen Simulationen erzeugten Daten angelernt werden und anschließend selbstständig Anomalien erkennen und interpretieren.

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