Le organizzazioni di ricerca utilizzano MATLAB e Simulink per applicare tecniche di Deep Learning, modellazione predittiva e analisi statistica. L’intero team sono in grado di condividere un insieme comune di prodotti per scambiare lavori e idee. È anche possibile aggiungere toolbox, app e prodotti complementari specifici per varie discipline e implementarli in determinate aree durante la formazione dell’intero team sulle funzionalità di MATLAB e Simulink. Questi prodotti consentono di accelerare i progetti in tutti i segmenti scientifici.
Con MATLAB e Simulink, è possibile:
- Creare modelli predittivi e di classificazione per analizzare lo stato di salute
- Automatizzare le attività di analisi delle immagini come il riconoscimento facciale
- Usare funzionalità di statistica avanzate per determinare la significatività negli studi
- Modellare e simulare fenomeni fisici e sviluppare implementazioni per sistemi
- Confrontarsi con una community di sviluppatori che hanno risolto problemi simili
- Acquisire dati live dai singoli strumenti, dalle schede, i sensori o con un approccio di tipo Internet of Things
“Per il nostro gruppo, i principali vantaggi di MATLAB includono la capacità di prototipare rapidamente i nostri algoritmi, eseguirne il debug utilizzando ottimi strumenti di visualizzazione e successivamente condividere con semplicità il codice con altri membri della comunità di ricerca sulla visione artificiale.”
Utilizzo di MATLAB e Simulink per gli istituti governativi e di ricerca
Deep Learning ed elaborazione di immagini
Con poche righe di codice MATLAB è possibile costruire modelli di Deep Learning che utilizzano i dati misurati per identificare oggetti e prevedere condizioni anomale. Le app di Image Processing Toolbox consentono di automatizzare processi comuni come la segmentazione dei dati di immagine e l’elaborazione in batch di grandi set di dati di immagine. È possibile utilizzare MATLAB in applicazioni di elaborazione di immagini come l’imaging termico delle attrezzature, la classificazione biomedica per l’analisi sanitaria e l’ispezione della qualità di produzione. Con il Deep Learning in MATLAB è possibile acquisire rappresentazioni di feature direttamente da dati di immagine, video o segnali.
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Acquisizione dati
I prodotti MATLAB e Simulink per l’acquisizione dati consentono di acquisire, analizzare e visualizzare dati da file, applicazioni, servizi web e dispositivi. È possibile accedere ai dati da:
- Hardware come schede di acquisizione dati, strumenti di verifica e misurazione, dispositivi di interfaccia CAN bus e dispositivi di imaging
- Database conformi a ODBC o JDBC, server OPC e diversi server di dati finanziari
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Calcolo GPU
MATLAB consente di utilizzare le GPU NVIDIA® per accelerare l’IA, il Deep Learning e altre analisi computazionalmente onerose senza la necessità di essere programmatori CUDA®. Con MATLAB e Parallel Computing Toolbox, è possibile:
- Utilizzare le GPU NVIDIA direttamente da MATLAB con oltre 500 funzioni integrate.
- Accedere a più GPU su desktop, cluster di calcolo e Cloud mediante i worker MATLAB e MATLAB Parallel Server.
- Generare codice CUDA direttamente da MATLAB per la distribuzione su data center, Cloud e dispositivi embedded con GPU Coder.
- Generare codice NVIDIA TensorRT™ da MATLAB per un’inferenza a bassa latenza e ad alto throughput con GPU Coder.
- Distribuire applicazioni MATLAB di IA su data center compatibili con NVIDIA per l’integrazione con i sistemi aziendali con MATLAB Production Server.
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Distribuzione e integrazione di modelli di analisi dei dati in applicazioni aziendali
Sebbene MATLAB offra un ambiente per lo sviluppo di analisi avanzate dei dati e di algoritmi di Machine Learning, questi modelli e sistemi devono spesso essere implementati nel mondo reale. Ciò è particolarmente vero nel caso dell’estrazione di informazioni importanti dai big data. Esistono molte opzioni diverse per l’implementazione degli algoritmi MATLAB, tra cui la generazione di codice C/C++ portatile, file eseguibili compilati, applicazioni basate sul web o persino l’integrazione in app mobili.
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Cloud computing
È possibile utilizzare MATLAB in ambienti Cloud da MathWorks Cloud a Cloud pubblici, inclusi AWS® e Azure®.
Con MathWorks Cloud, è possibile utilizzare MATLAB e Simulink in:
- Browser web
- Cloud pubblici
- Contenitori Docker
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