Perché usare MATLAB e Simulink per progettare l’IA nei sistemi ingegnerizzati?
Integrazione e simulazione di modelli di IA con il resto del sistema
- Integra i modelli di IA direttamente nel modello a livello di sistema per le simulazioni.
- Simula il comportamento del sistema eseguendo algoritmi di IA con altri componenti del sistema, tra cui sistemi fisici, modelli ambientali, algoritmi di controllo ad anello chiuso e logica di supervisione.
Sicurezza e affidabilità dei sistemi basati sull’IA nell’uso reale
- Combina i test basati sui dati e sulla simulazione con tecniche di verifica formali per l’uso di reti neurali.
- Assicura l’equivalenza di comportamento attraverso test back-to-back.
- Mantieni la tracciabilità tra requisiti, progettazione e test.
Generazione di codice dai modelli di IA per hardware diversi
Genera e distribuisci codice C/C++, CUDA® e HDL a partire da modelli di Deep Learning o Machine Learning eseguibile sull’hardware target supportato.
Gestione dei tradeoff di implementazione
dell’IA embedded
- Profila le dimensioni, la velocità e la precisione del modello nella simulazione e nel codice.
- Confronta le differenze di prestazioni tra diversi modelli di IA e tra modelli basati e non basati sull’IA.
- Valuta gli effetti della compressione del modello.
- Sfrutta i risultati dell’analisi per scegliere adeguatamente il modello, prendere decisioni di progettazione e affinare il comportamento del modello.
Prodotti
Scopri i prodotti utilizzati con l’IA per la progettazione Model-Based.
