Sistema Esperto per la Diagnosi delle Cause di Degradazione delle Batterie

Articolo in Italiano:Il sistema esperto di diagnosi di AFAX POWER combina knowledge engineering tradizionale con reti neurali simboliche per identificare le cause profonde della degradazione delle batterie. La base di conoscenza contiene 1.247 regole diagnostiche derivate da 25 anni di ricerca accademica e dati di campo di 4,2 milioni di cicli di batteria.

L'architettura utilizza un motore di inferenza a due fasi: nella prima fase, un algoritmo di pattern matching identifica sintomi corrispondenti a 38 sindromi di degrado predefinite; nella seconda, una rete neurale simbolica (SNN) esegue ragionamento causale per distinguere tra cause primarie e secondarie, considerando anche interazioni tra multiple cause concorrenti.

Il sistema implementa "Probabilistic Causal Networks" che modellano le relazioni causali tra 56 possibili cause di degrado e 89 sintomi osservabili. Utilizzando algoritmi di propagazione della credenza, calcola la probabilità di ogni causa data l'evidenza osservata, fornendo diagnosi differenziali ordinate per probabilità.

Una caratteristica unica è il "Root-Cause Analysis with Temporal Reasoning": il sistema non solo identifica la causa attuale, ma ricostruisce la sequenza temporale degli eventi che hanno portato al degrado osservato, identificando il punto di inizio e i fattori contribuenti lungo il percorso. Questo permette interventi correttivi mirati invece di cure sintomatiche.

Il sistema include anche un modulo di spiegazione che genera rapporti diagnostici in linguaggio naturale, spiegando il ragionamento in modo comprensibile ai tecnici di manutenzione. Per casi complessi, suggerisce test diagnostici aggiuntivi per ridurre l'incertezza, indicando il test più informativo da eseguire successivamente.

La validazione incrociata su 850 casi reali mostra un'accuratezza diagnostica del 92,3% nel identificare la causa primaria, superando del 18% i sistemi diagnostici convenzionali.