Mit machine Learning z.B. auf Basis von Tensorflow können bestimmte Ereignisse besser vorhergesagt werden. Auch hilft es die Messfrequenz entsprechend anzupassen, um den idealen Kompromiss zwischen Messfrequenz und Energieverbrauch zu finden.
Die Daten werden zentral in der Cloud verarbeitet und dann aggregiert zurück an die Sensoren übermittelt, um den Stromverbrauch möglichst niedrig zu halten.