MATLAB for AI

MATLAB ist eine Engineering-Plattform, um KI in Entwurf, Entwicklung und Operationalisierung technischer Systeme zu integrieren. Ingenieurs- und Wissenschaftsteams verwenden MATLAB zur Erstellung besserer KI-Datensätze, zur Entwicklung von KI-Modellen für domänenspezifische Aufgaben und zum kontinuierlichen Testen dieser Modelle in einem systemweiten Kontext.

Erleben Sie die transformativen Möglichkeiten, die MATLAB für KI Ingenieurs- und Wissenschaftsteams bietet, um vorhandene Abläufe effizienter zu machen und innerhalb komplexer Umgebungen Lösungen zu finden.

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KI für Entwickler: Aufbau eines KI-Systems

Eröffnen Sie Ingenieurs- und Wissenschaftsteams die Vorteile der KI

Ingenieurs- und Wissenschaftsteams arbeiten mit MATLAB an der Entwicklung wirkungsvoller KI-basierter Produkte und Services für eine Vielzahl von Branchen, von der Luft- und Raumfahrt über die Biotechnologie, Energieerzeugung und Finanzdienstleistungen bis hin zu Medizinprodukten und Schienenverkehrssystemen.

BMW

Korea Institute of Energy Research

Poclain Hydraulics

Weitere Informationen:

KI-Berichte von Anwendern

MathWorks Consulting

KI-Bericht von Gartner

Zuverlässige Tools für KI-basierte Systeme

KI ist eine neue Technologie, die sich sehr schnell weiterentwickelt. MATLAB ermöglicht es Ingenieurs- und Wissenschaftsteams, KI in ihrer Domäne einzusetzen sowie team- und organisationsübergreifend zusammenzuarbeiten.

MATLAB bietet folgende Möglichkeiten:

Erstellung von KI-Modellen mit nur wenigen Zeilen Code oder vortrainierten Modellen
Einsatz von domänenspezifischen Tools und Low-Code-Apps zur Entwicklung vollständiger, skalierbarer KI-Workflows
Kombination von KI-Techniken mit Simulation auf Systemebene, um Fehler bei der Produktion zu vermeiden
Bereitstellung von KI-Modellen in Hochleistungssystemen wie Edge-Geräten und der Cloud
Austausch von KI-Modellen und Entwurfsfunktionalität zwischen MATLAB und Python

Deep Learning

Systeme mit tiefen neuronalen Netzen entwerfen, simulieren und bereitstellen

Machine Learning

Modelle trainieren, Parameter optimieren und Anwendungen in Produktionssystemen oder auf Edge-Geräten bereitstellen

Reinforcement Learning

Definieren und Trainieren von Agenten für das Reinforcement Learning und Bereitstellen der erlernten Strategien

Ausgewählte Tools

Interaktive Apps

Verwenden Sie Low-Code-Apps, um Daten zu kennzeichnen und zu verarbeiten, tiefe KI-Modelle zu entwickeln und zu trainieren sowie KI-Experimente zu organisieren.

Vortrainierte Modelle

Beziehen Sie ein vortrainiertes Modell vom MATLAB Model Hub, TensorFlow™ oder PyTorch^® und passen Sie es an Ihre Aufgabe an.

Fehlerresistente Modellierung

Visualisieren und interpretieren Sie die Prognosen des KI-Modells und verifizieren Sie die Fehlerresistenzeigenschaften des Modells.

KI in Ihrer Domäne anwenden

Ganz gleich, ob Sie gerade erst in die KI einsteigen oder Ihre Fähigkeiten weiterentwickeln – mit MATLAB können Sie KI in verschiedene Anwendungsabläufe wie Robotik, vorausschauende Instandhaltung und viele andere integrieren.

Computer Vision

Drahtlose Systeme

Signalverarbeitung

Predictive Maintenance

Elektrifizierung

Robotik

LiDAR

Radar

Regelungsalgorithmen

Ausgewählte Anwendung: Optische Inspektion

Nutzen Sie Computer Vision, um automatisch Anomalien in Bildern zu entdecken. KI-Anwendungen wie Sichtprüfung benötigen eine systemische Herangehensweise, um:

die Qualität der Trainingsdaten durch automatische Kennzeichnung, Datenbereinigung und synthetische Datengenerierung zu verbessern
Prognosegenauigkeit mit dem KI-Modell zu erreichen, das sich zur Bereitstellung in der Produktion eignet
die Integration des KI-Modells in andere Systemteile zu testen

Mängel an Leiterplatten mithilfe von YOLOX Network erkennen

KI mit Model-Based Design

Ingenieursteams kombinieren KI und Model-Based Design, um den Entwurf komplexer Systeme zu beschleunigen und zu verbessern.

Erstellung von KI-Modellen komplexer nicht linearer Dynamiken, um Ab-Initio-Modelle zu ergänzen.
Einsatz von KI, um Embedded-Algorithmen zu entwickeln, die sich mit anderen Methoden nur schwer oder gar nicht implementieren lassen.
Validierung und Verifikation von KI-basierten Systemen durch das Verknüpfen von Anforderungen, Simulation und Tests.
Training von Reinforcement-Learning-Agenten durch Interaktionen mit einer simulierten Umgebung.
Generieren von synthetischen Daten zum Trainieren von KI-Modelle anhand der Simulation eines Modells des physikalischen Systems.