本研究提出了一种基于AI的桥墩冲刷深度预测方法，利用声纳和水位传感器数据，以提升桥梁管理和预警能力。同时，介绍了基于Bayesian神经网络的风机负载监测和结构健康监测策略，旨在降低运维成本并提高预测准确性。通过GP-SPARX模型捕捉涡轮间的时空相关性，推动可持续能源实践的发展。