MATLAB for AI

MATLAB è una piattaforma di ingegneria per integrare l’IA nella progettazione, nello sviluppo e nella messa in funzione di sistemi ingegnerizzati. La comunità scientifica e quella ingegneristica utilizzano MATLAB per creare set di dati di IA migliori, costruire modelli di IA per attività specifiche del dominio e per testare in continuo questi modelli in un contesto a livello di sistema.

Scopri in quali modi rivoluzionari ingegneri e scienziati stanno usando MATLAB per l’IA per ottimizzare i workflow esistenti e inventare soluzioni in ambienti complessi.

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IA per ingegneri: creazione di un sistema di IA

Vantaggi dell’IA per la comunità scientifica e ingegneristica

Ingegneri e scienziati usano MATLAB per realizzare prodotti e servizi efficaci basati sull’IA in settori diversi, tra cui quello aerospaziale, dell’automotive e della biotecnologia, della produzione di energia, dei servizi finanziari, dei dispositivi medici e dei sistemi ferroviari.

BMW

Korea Institute of Energy Research

Poclain Hydraulics

Per saperne di più:

Casi dei clienti sull’IA

MathWorks Consulting

Report di Gartner sull’IA

Strumenti affidabili per sistemi basati sull’IA

L’IA è una tecnologia emergente che si sta sviluppando a ritmo serrato. MATLAB consente a ingegneri e scienziati di utilizzare l’IA nel proprio dominio e rende possibile la collaborazione tra team e organizzazioni differenti.

MATLAB consente di:

Creare modelli di IA con poche righe di codice o usare modelli pre-addestrati
Usare strumenti specifici del dominio e applicazioni low-code per creare workflow di IA completi e scalabili
Combinare tecniche di IA con la simulazione a livello di sistema per ridurre gli errori in produzione
Distribuire modelli di IA su sistemi ad alte prestazioni, come i dispostivi edge e il Cloud
Scambiare modelli di IA e funzionalità di progettazione tra MATLAB e Python

Deep Learning

Progettazione, simulazione e distribuzione di sistemi con reti neurali profonde

Machine Learning

Addestramento di modelli, regolazione di parametri e distribuzione di applicazioni

Reinforcement Learning

Definizione, addestramento e distribuzione dei criteri di Reinforcement Learning

Strumenti principali

App interattive

Usa app low-code per etichettare ed elaborare i dati, costruire e addestrare modelli di IA profondi e gestire esperimenti di IA.

Modelli pre-addestrati

Usa un modello pre-addestrato disponibile nell’hub per i modelli di MATLAB, TensorFlow™ o PyTorch^® e adattalo alla tua attività.

Modellazione robusta

Visualizza e interpreta le previsioni del modello di IA e verifica le proprietà di robustezza del modello.

Applicazione dell’IA al proprio dominio

Stai cercando di muovere i primi passi nel mondo dell’IA o desideri sviluppare le tue competenze? MATLAB ti consente di integrare l’IA nei workflow di applicazioni diverse, come la robotica, la manutenzione predittiva e molte altre ancora.

Visione artificiale

Wireless

Elaborazione di segnali

Manutenzione predittiva

Elettrificazione

Robotica

LIDAR

Radar

Algoritmi di controllo

Applicazione principale: ispezione visiva

Usa la visione artificiale per rilevare anomalie nelle immagini in modo automatico. Le applicazioni di IA come l’ispezione visiva richiedono un approccio sistematico per:

Migliorare la qualità dei dati di addestramento con operazioni automatiche di etichettatura, pulizia dei dati e generazione di dati sintetici
Ottenere una precisione delle previsioni con il modello di IA che sia adatta alla distribuzione in produzione
Testare l’integrazione del modello di IA con altre parti del sistema

Rilevamento difetti su circuiti stampati con la rete YOLOX

L’IA con la progettazione Model-Based

Gli ingegneri combinano l’IA con la progettazione Model-Based per accelerare e ottimizzare la progettazione di sistemi complessi.

Crea modelli di IA di dinamiche complesse non lineari per integrare i modelli basati sui principi primi.
Usa l’IA per sviluppare algoritmi embedded che sono difficili o impossibili da implementare con altri metodi.
Convalida e verifica sistemi basati sull’IA tramite il collegamento dei requisiti, la simulazione e i test.
Addestra gli agenti di Reinforcement Learning tramite le interazioni con un ambiente simulato.
Genera dati sintetici per addestrare modelli di IA tramite la simulazione di un modello del sistema fisico.