Forschungseinrichtungen nutzen MATLAB und Simulink zur Anwendung von Methoden des Deep Learning, der prädiktiven Modellierung und statistischer Analysetechniken. Sie und Ihr Team profitieren dabei von einer gemeinsamen Produktbasis für den Austausch von Arbeit und Ideen. Diese Basis lässt sich zudem um anwendungsspezifische Toolboxen, Apps und Add-on-Produkte erweitern, die Sie in den jeweiligen Spezialdisziplinen einsetzen können, während Sie das gesamte Team im Umgang mit MATLAB und Simulink schulen. Diese Produkte ermöglichen es Ihnen, Projekte aus den verschiedensten wissenschaftlichen Fachbereichen schneller voranzubringen.
Mit MATLAB und Simulink können Sie:
- Klassifikations- und Prognosemodelle für die Gesundheits-Analytik aufbauen
- bildanalytische Aufgaben wie die Gesichtserkennung automatisieren
- umfangreiche statistische Funktionen zur Ermittlung der Aussagekraft von Studien einsetzen
- physikalische Phänomene modellieren und simulieren und Implementierungen für Systeme entwickeln
- mit einer Entwickler-Community zusammenarbeiten, die bereits ähnliche Probleme gelöst hat
- Daten live von individuellen Instrumenten, Karten, Sensoren oder dem Internet of Things einlesen und erfassen
„Zu den wichtigsten Vorteilen von MATLAB für unsere Gruppe gehört die Möglichkeit zum Rapid Prototyping von Algorithmen, sie mit erstklassigen Visualisierungstools zu debuggen und dann den Code mühelos mit anderen Mitgliedern der Vision-Research-Community zu teilen.“
Nutzung von MATLAB und Simulink für die staatliche Forschung und an staatlichen Einrichtungen
Deep Learning und Bildverarbeitung
Bereits mit wenigen Zeilen MATLAB Programmcode können Sie Deep-Learning-Modelle erstellen, die Ihre gemessenen Daten zur Identifizierung von Objekten und zur Vorhersage ungewöhnlicher Zustände nutzen. Mit den Apps der Image Processing Toolbox lassen sich gängige Prozesse wie die Segmentierung von Bilddaten und die Stapelverarbeitung großer Bilddatensätze automatisieren. MATLAB kann für Bildverarbeitungs-Anwendungen wie die Wärmebildgebung an Maschinen und Geräten, biomedizinische Klassifizierungen im Gesundheitsbereich oder die Qualitätsprüfung in der Fertigung eingesetzt werden. Mit Deep Learning in MATLAB lassen sich Merkmalsrepräsentationen direkt aus Bild-, Video- oder Signaldaten ableiten.
Datenerfassung
Mit den MATLAB- und Simulink-Produkten für die Datenerfassung können Sie Daten aus Dateien, Anwendungen, Webdiensten und Geräten erfassen, analysieren und visualisieren. Sie haben damit Zugriff auf Daten von:
- Hardware wie Datenerfassungskarten, Test- und Messinstrumenten, CAN-Bus-Schnittstellengeräten und Bildverarbeitungsgeräten
- ODBC- oder JDBC-konformen Datenbanken, OPC-Servern und verschiedenen Finanzdaten-Servern
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GPU-Berechnungen
MATLAB ermöglicht Ihnen die Verwendung von NVIDIA®-Grafikkarten zur Beschleunigung von KI, Deep Learning und weiteren rechenintensiven Analysen ohne CUDA®-Programmierkenntnisse. Mit MATLAB und der Parallel Computing Toolbox können Sie:
- Auf NVIDIA-Grafikkarten direkt aus MATLAB über 500 integrierte Funktionen nutzen.
- mit MATLAB-Workern und MATLAB Parallel Server auf Multi-GPU-Setups in Desktop-PCs, Rechen-Clustern und in der Cloud zugreifen.
- mit GPU Coder direkt aus MATLAB CUDA-Code für die Bereitstellung in Rechenzentren, Clouds und Embedded Geräten generieren.
- mit GPU Coder aus MATLAB heraus NVIDIA TensorRT™-Code für Inferenzen mit niedriger Latenz und hohem Durchsatz generieren.
- mit MATLAB Production Server in Unternehmenssysteme integrierbare MATLAB-KI-Anwendungen für NVIDIA-fähige Rechenzentren bereitstellen.
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Bereitstellung und Integration von Modellen für Datenanalysen in Unternehmens-Anwendungen
MATLAB bietet eine Umgebung zur Entwicklung modernster datenanalytischer und Machine-Learning-Algorithmen, aber diese Modelle und Systeme müssen häufig noch in der realen Welt bereitgestellt werden. Dies gilt insbesondere für die Gewinnung verwertbarer Informationen aus Big Data. Zur Bereitstellung von MATLAB-Algorithmen gibt es vielfältige Möglichkeiten wie die Generierung von portierbarem C/C++-Code, kompilierte ausführbare Programme, webbasierte Anwendungen oder sogar die Integration in mobile Apps.
Cloud Computing
Sie können MATLAB in Cloud-Umgebungen verwenden, von MathWorks Cloud bis hin zu öffentlichen Clouds wie AWS® und Azure®.
Mit MathWorks Cloud können Sie MATLAB und Simulink in folgenden Umgebungen nutzen:
- Webbrowser
- Öffentliche Clouds
- Docker-Container
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Sprechen Sie mit einem Experten für staatliche Forschung.
