La forma normal en que las personas manejan esto es idear un modelo para la forma en que varía la tasa de degradación, por ejemplo, la temperatura, la corriente de entrada o la luminosidad, parámetros que razonablemente se espera que influyan en la tasa de falla.
Luego prueban este modelo, conduciendo los dispositivos a fallas a alta temperatura o 200% de salida nominal, y observan si la gráfica de tiempo de falla versus factores agravantes sigue las predicciones de su modelo. Esto se conoce como 'prueba de vida acelerada'.
Luego de confiar en el modelo, lo extrapolan para predecir cuál será la tasa de falla que se espera con condiciones menos severas.
Obviamente, la validez de este enfoque depende de la calidad del modelo. La palabra clave que debe sonar a las alarmas es "extrapolar", ¿sigue siendo una línea recta que se ajusta a la región en la que no ha realizado ninguna medición? Puede aumentar la confianza del público en sus predicciones al publicar el modelo y, en particular, la energía de activación que obtiene de las leyes de poder que logre ajustar. ¡Solo después de que hayan pasado muchos años, verás si tu modelo era correcto o no, si aún estás haciendo y observando los experimentos apropiados que son!
Busque en wikipedia las "pruebas de vida acelerada" y las "gráficas de Arrhenius", para ver cómo este tipo de enfoque intenta modelar la dependencia de la temperatura y ver qué quiero decir con energía de activación.
Una dificultad en su caso particular podría ser que esperaría que hubiera una dependencia por separado tanto de la temperatura de funcionamiento como de la luminosidad, lo que complicaría la construcción y la verificación del modelo.