METODO E SISTEMA PER PREVEDERE IL FALLIMENTO DI UN’ENTITÀ MONITORATA

La presente invenzione riguarda un metodo (100, 200) per predire un malfunzionamento di un’entità (4). In particolare, l’entità (4) è caratterizzata da una pluralità di parametri. Il metodo (100, 200) prevede di predire (200) un malfunzionamento dell’entità (4) mediante un sistema di intelligenza artificiale (1) cui sono forniti dati relativi ai parametri dell’entità (4), in cui il sistema di intelligenza artificiale (1) è allenato mediante dei dati di allenamento. Vantaggiosamente, i dati di allenamento sono selezionati secondo i seguenti passi: a. acquisire (101-106) un insieme di dati di allenamento, laddove l’insieme di dati di allenamento comprende una pluralità di gruppi di dati di entità, ciascun gruppo di dati di entità comprendendo valori riferiti a parametri caratteristici di una rispettiva entità di allenamento, b. selezionare (107) dati di entità compresi in gruppi di dati di entità di un primo sottoinsieme di entità di allenamento dell’insieme di dati di allenamento, c. allenare (109) il sistema di intelligenza artificiale mediante i dati di entità del primo sottoinsieme di entità di allenamento selezionati, d. determinare (112) una distribuzione delle probabilità di malfunzionamento delle entità di allenamento dell’insieme di dati di allenamento, eseguendo il sistema di intelligenza artificiale (1) allenato con i dati di entità del primo sottoinsieme di entità di allenamento, e. determinare (113) i dati di allenamento selezionando dati di entità di entità di allenamento di un secondo sottoinsieme di entità di allenamento dell’insieme di dati di allenamento in modo tale che il secondo sottoinsieme di entità di allenamento presenti una distribuzione delle probabilità di malfunzionamento uguale a quella calcolata al punto d.