L’IA sta trasformando il modo in cui gli ingegneri lavorano, diventando parte integrante dei workflow di progettazione e sviluppo. Viene utilizzata per sviluppare e implementare modelli su dispositivi embedded, migliorare la produttività con l’IA generativa (GenAI) e accelerare i workflow di ingegneria con gli agenti IA. MATLAB e Simulink consentono di applicare queste funzionalità lungo l’intero processo di sviluppo, dal concetto fino all’implementazione.
Agentic AI e IA generativa nei workflow di ingegneria
L’IA generativa supporta attività quali la scrittura di codice, la spiegazione di sistemi complessi, la generazione di casi di test e la creazione di documentazione. Contribuendo ad automatizzare le attività di routine, la GenAI ti consente di concentrarti sulla progettazione e sulla risoluzione di problemi a un livello più avanzato. Agentic AI si basa su queste funzionalità operando nell’ambito di workflow articolati in più fasi. L'utente definisce gli obiettivi e i vincoli, mentre gli agenti IA coordinano attività quali la creazione, l'analisi e il perfezionamento dei modelli.
MATLAB e Simulink supportano l’utilizzo di queste tecnologie nei workflow di ingegneria. MATLAB Copilot e Simulink Copilot offrono funzionalità integrate di IA generativa. MATLAB Agentic Toolkit e Simulink Agentic Toolkit collegano i tuoi agenti IA a MATLAB e Simulink, consentendo loro di eseguire codice, creare modelli, analizzare i risultati, simulare il comportamento e supportare le attività di revisione nei processi di ingegneria.
Per saperne di più
IA embedded per sistemi ingegnerizzati
L’IA embedded si concentra sull’implementazione di modelli di Machine Learning e Deep Learning all’interno di sistemi ingegnerizzati. Le applicazioni più comuni includono la modellazione di sensori virtuali, il rilevamento delle anomalie nelle serie temporali, il Reinforcement Learning e la modellazione di ordine ridotto. MATLAB e Simulink consentono di validare i modelli di IA mediante simulazioni a livello dell’intero sistema. Puoi quindi ottimizzare e implementare i modelli su piattaforme hardware embedded.
Inoltre, puoi integrare modelli sviluppati con framework di Deep Learning basati su Python, come TensorFlow™ e PyTorch®. Questo approccio consente di riutilizzare il lavoro esistente e integrare questi modelli nei workflow di simulazione, test e distribuzione insieme al resto della progettazione del sistema.
Per saperne di più
Esempi di applicazioni di IA
Scopri come Agentic AI, l’IA generativa ed embedded supportano specifici workflow di ingegneria.
L’IA con la progettazione Model-Based
Applica di tecniche di IA alla progettazione di sistemi ingegnerizzati.
- Integrazione e simulazione di modelli di IA con il sistema
- Sicurezza e affidabilità dei sistemi basati sull’IA nell’uso reale
- Generazione di codice dai modelli di IA per hardware diversi
- Gestione dei tradeoff di implementazione dell’IA embedded
IA per la robotica
Applica l’IA per consentire l'autonomia nelle applicazioni robotiche.
- Generazione di dati di addestramento sintetici
- Accelerazione della pianificazione del movimento e dei controlli
- Identificazione degli oggetti e mappatura
- Test e distribuzione dei sistemi
