● Ikaskuntza automatikoko metodoak edo algoritmia proposatzea epe ertain/luzeko agertokiak sortzeko eta baliozkotzeko, aurreikusitako eskarietan oinarritutako sarearen beharrak planifikatzeko, granularitate-maila desberdinekin, eta sarearen benetako eragiketaren datuek, aldi berean, informazio-sistema elikatzeko aukera ematea aurreikuspen-ereduak erabiltzeko.
● Algoritmo horiek gaur egungo simulazioen aurrean aplikatzea, datu historikoetatik eta iragartzeko ereduak dituzten simulazioetatik abiatuta, dauden faktoreen araberako parametrizazioa barne, bai eta faktore publikoak ere, ekonomikoak, industrialak, jasangarriak eta administratiboak, besteak beste.
● Granularitate-maila desberdinetako sarearen beharrezko gaitasun georreferentziatu gehigarria aztertzea, bai eta dagoen gaitasuna hobeto aprobetxatzea ere, eskura dagoen malgutasunarekin.
● Atzematen ari ez diren beste datu garrantzitsu batzuk identifikatzea, sarearen egungo digitalizazio-egoeraz gain (kontagailu adimendunak, azpiestazio primarioak eta sekundarioak (transformazio-zentroak BTra).