Im Rahmen des Vorhabens ThinKIsense soll mithilfe einer „Predictive Maintenance“-Anwendung die Verarbeitung von Daten von der Cloud direkt in den Sensor verlagert werden. Durch eine gezielte Datenvorverarbeitung im Sensor wird die Kommunikationshäufigkeit gesenkt, was die Energieeffizienz und damit die Lebensdauer der Batterien im Sensor steigert. Für die Vorverarbeitung werden neuronale Netze eingesetzt. Mittels zweier Techniken soll dabei eine Beschleunigung erprobt werden: einmal durch Spezialinstruktionen für künstliche neuronale Netze auf einem angepassten RISC-V-System und einmal durch den Einsatz von Spiking Neural Networks und einem darauf abgestimmten neuromorphen Beschleuniger.