TOKYO, 10 dicembre 2025 – Mitsubishi Electric Corporation (TOKYO: 6503) ha annunciato oggi di aver sviluppato un’IA¹ con fisica integrata in grado di stimare accuratamente il deterioramento delle apparecchiature utilizzando una quantità minima di dati per l'addestramento del modello. La tecnologia è il risultato dell’iniziativa Neuro-Physical AI² dell’azienda nell’ambito del programma di intelligenza artificiale Maisart^®3, orientato all’affidabilità e alla sicurezza nel mondo fisico. Sfruttando la vasta esperienza di Mitsubishi Electric nello sviluppo di apparecchiature, la nuova tecnologia supporta l’ottimizzazione delle risorse dei siti di produzione per garantire produttività e qualità e ridurre i costi di manutenzione.

Il settore manifatturiero giapponese sta implementando attrezzature di produzione sempre più sofisticate in un momento in cui l’invecchiamento e il calo demografico del Paese riducono il numero di tecnici di manutenzione esperti. Nel frattempo aumenta la domanda di soluzioni di manutenzione preventiva in grado di prevedere il deterioramento delle apparecchiature per intervenire tempestivamente, poiché l’uso continuo di apparecchiature deteriorate può causare guasti o prodotti difettosi. La manutenzione preventiva convenzionale in genere imita il comportamento delle apparecchiature utilizzando modelli matematici o simulazioni per stimare il deterioramento, ma questo approccio richiede esperti del settore con conoscenze di sistemi fisici per progettare dal nulla meccanismi di rilevamento del deterioramento, il che può richiedere molto tempo e impegno. Per risolvere questo problema si cerca di stimare il deterioramento addestrando l’IA con dati operativi. Questo richiede in genere grandi volumi di dati per coprire in modo completo diversi modelli operativi, variabilità da unità a unità e ambienti di installazione, nonché nuovo addestramento ogni volta che le condizioni cambiano, ostacolando l’implementazione pratica dell’IA per stimare il deterioramento delle apparecchiature.

L’Information Technology R&D Center di Mitsubishi Electric di Kamakura (prefettura di Kanagawa, Giappone) e Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. di Cambridge (Massachusetts, USA), hanno sviluppato un’IA pre-addestrata con le equazioni teoriche del modello fisico di un dispositivo, consentendo così all’IA di apprendere in anticipo il comportamento e le caratteristiche previsti del dispositivo. Quindi, fornendo una piccola quantità di dati misurati che riflettono la variabilità da unità a unità e le condizioni ambientali, l’IA può stimare con precisione il deterioramento. Quando si integrava un modello fisico nell’IA, gli approcci precedenti fissavano la ponderazione⁴ tra il modello e i dati misurati, rendendo difficile l’ottimizzazione per diversi dispositivi o ambienti. La nuova tecnologia consente invece all’IA di adeguare dinamicamente questi parametri, aumentando la precisione delle stima e migliorando la fruibilità.

Questa nuova tecnologia può prevenire i principali guasti delle apparecchiature e ridurre la necessità di sostituzioni dei componenti presso gli impianti di produzione, contribuendo a ridurre i costi di manutenzione e a garantire produttività e qualità del prodotto.