Teknologia elektroniko berriak makina-erremintan integratzea funtsezkoa da lehiakortasunerako. Konputagailu bidezko zenbakizko kontrolaren eta potentzia-elektronikaren kasuan, funtsezkoak dira modelatua, biki digitalak eta IAn oinarritutako erabakia hartzea. SiC MOSFET eta kondentsadoreak bezalako osagai elektroniko kritikoen gainerako bizitza erabilgarriaren iragarpen fidagarria beharrezkoa da saldu ondoko zerbitzuak hobetzeko eta makina-erremintetan ustekabeko geldialdietara daramaten akatsak prebenitzeko. Duela gutxi, automatikoki ikasteko hainbat teknika erabili dira zeregin horretarako. Hala ere, oro har, denbora-mendekotasunak atzematen dituzte edo gailuaren degradazio-prozesuaren probabilitate-izaera adierazten dute. Lan honetan, funtsezko osagai elektronikoen bizitza baliagarria iragartzeko aplikatzen ari diren IAren teknikak berrikusten dira. Gainera, lan honetan Transformers eta LSTM konbinatzen dituen arkitektura proposatzen da. Proposatutako eredua SiC MOSFETen datu errealen multzo bat erabiliz entrenatu eta ebaluatu zen, baliozkotzeko gailuen Gainerako Bizitza Erabilgarria aurreikusteko gaitasun handia erakutsiz. Lortutako doitasun onaz gain, saretik irtetearen ezaugarriek ere erabakiak hartzea erraztu zuten.
