A kutatás fő célja az intelligens adatfeldolgozási módszerek hibamodellezésben való alkalmazása, különös tekintettel a heurisztikus és automatikusan generált modellek közti összehasonlításra. A gyakorlati használhatóságot a módszerek megbízható teszt-alkalmazásokra alkalmazásával és kiértékelésével vizsgáljuk meg. A módszerek hasznossága a következő tervezési séma segítségével vizsgálható: Az első fázisban létező rekordokat keresünk a DBENCH adatbázisból, adatbányászati módszerekkel. A következőkben az automatikus model-választást értékeljük ki, összehasonlítva őket az OLAP-alapú analízissel. Vátt hibatűrő módszerek kerülnek megvalósításra a teszt-alkalmazásokban, azon hiba-modellek alapján, amelyek az előző fázisban készültek. Ezeknek tartalmaznia kell olyan paradigmákat, mint pl. architektúra-szintű megoldások (pl. watchdog-processzor, redundáns adat-struktúrák) ill. implementáció-közeli megoldások (pl. ön-ellenőrző kód). A teszt-rendszert hiba-injektálással vizsgáljuk. A hibavédelmeket az első fázisban kifejlesztett komplex módszerrel vizsgáljuk. Végül, az elért eredmények általánosítása és publikálása egy közvetlenül felhasználható módon a kutatás és fejlesztés számára.