MathWorks が MATLAB/Simulink 製品ファミリーの Release 2018a を発表

Natick, MA, United States - (2018年3月15日)

MathWorks は本日、MATLAB および Simulink にさまざまな新しい機能を追加した「Release 2018a (以下 R2018a)」を発表しました。R2018a には、状況の監視や予知保全アルゴリズムの設計およびテストを実施するための Predictive Maintenance Toolbox および、車両運動を仮想 3 次元環境でモデル化およびシミュレーションするための Vehicle Dynamics Blockset が含まれます。このリリースには、MATLAB および Simulink の新機能と新製品に加えて、さらにアップデートおよびバグ修正が行われた 94 製品が含まれます。

MATLAB 製品ファミリーへの更新には以下が含まれます:

  • MATLAB:
    • ライブ機能、文書オーサリング、デバッグおよびライブ エディターに埋め込まれたインタラクティブなスライダーおよびドロップダウン メニューの操作
    • アプリ (UI) テスト フレームワーク、C++ MEX インターフェイス、カスタム タブ補完および高度なソフトウェア開発向けの関数アシスタント
  • MATLAB Online: 
    • USB Web カメラと通信を行うためのハードウェア接続
  • Econometrics Toolbox:
    • 時系列解析、仕様のテスト、モデル化、診断を実行するための Econometric Modeler アプリ
  • Image Processing Toolbox:
    • 3 次元の画像処理およびボリュームの可視化
  • Partial Differential Equation Toolbox:
    • 固有周波数、モード形状および過渡応答を求めるための構造動的解析
  • Optimization Toolbox:
    • 混合整数線形計画問題を迅速に解決するための分岐メソッド

ディープラーニング

  • Neural Network Toolbox:
    • TensorFlow-Keras で設計されたディープラーニング層およびネットワークをインポートするためのサポート パッケージ
    • 回帰問題を解決するための長期短期記憶 (LSTM) ネットワークおよび Text Analytics Toolbox を使用したテキスト分類の実行
    • Adam、RMSProp および勾配クリッピングによるネットワーク学習の向上
    • 複数の GPU を使用して中間層のアクティベーションの計算を行う有向非循環グラフ (DAG) ネットワーク向けの学習の高速化
  • Computer Vision System Toolbox: 
    • セマンティック セグメンテーションの個々のピクセルのラベル付けを自動化するイメージ ラベラー アプリ
  • GPU Coder:
    • 有向非循環グラフ (DAG) トポロジーを使用するネットワークや GoogLeNet、ResNet および SegNet などの学習済みのネットワークのための CUDA コード生成
    • Intel および ARM プロセッサ上のディープラーニング ネットワークのための C コード生成

データ アナリティクス

  • Statistics and Machine Learning Toolbox: 
    • 分類学習器アプリの散布図を使用した高密度データ可視化
    • カーネル SVM 回帰、混合行列の計算、非階層化された交差検定の分割を作成するためのビッグ データのアルゴリズム
  • Text Analytics Toolbox:
    • マルチワード フレーズ抽出およびカウント、HTML テキスト抽出およびセンテンス、E-mail アドレスおよび URL の検出
    • 大規模なデータセット向けの確率的 LDA モデル トレーニング
  • Predictive Maintenance Toolbox:
    • 状況の監視および予知保全アルゴリズムを設計およびテストするための新製品

Simulink 製品ファミリーの更新プログラムには以下が含まれます:

  • Simulink: 
    • モデル内の既存のブロックへ接続する推奨ブロックのリストを予測表示
    • 可視化の結果を確認しやすくするためにシミュレーションを実時間の速度またはその他の指定されたペースで実行できるシミュレーション ペーシング
    • ライブ エディター上でシミュレーション データ インスペクターの表示波形を追加、表示および編集
  • Simulink 3D Animation:
    • 点群、レイトレーシングおよびプリミティブ ジオメトリを使用した、仮想世界のオブジェクトの衝突検出
  • Simscape: 
    • HVAC および環境制御システムのモデル化のための湿り空気ドメインおよびブロック ライブラリ
    • リアルタイムのシミュレーション速度を向上させるためのローカルソルバーのパーティショニング

自動車

  • Automated Driving System Toolbox:
    • 制御およびセンサー フュージョン アルゴリズムをテストするためにアクターおよび運転シナリオを対話的に定義するための Driving Scenario Designer アプリ
  • Model Predictive Control Toolbox:
    • 車間距離制御装置および車線逸脱防止アルゴリズムの設計、シミュレーションおよび実装のための ADAS ブロック
  • Vehicle Network Toolbox:
    • Simulink での CAN FD プロトコル サポートおよび MATLAB または Simulink から ECU と通信を行うための XCP over Ethernet
  • Model-Based Calibration Toolbox:
    • キャリブレーションに使用する測定データをPowertrain Blockset のMapped Engineブロックに使用
  • Vehicle Dynamics Blockset:
    • 車両運動を仮想 3 次元環境でモデル化およびシミュレーションするための新製品

コードの生成

  • Embedded Coder: 
    • データおよび関数のカスタム コード生成の設定構成を定義するための Embedded Coder ディクショナリ
    • コード生成ワークフローのための Simulink モデル設定のカスタマイズが可能なコード パースペクティブ
  • MATLAB Coder: 
    • C環境とのインターフェイスを簡略にするための行優先の配列レイアウトに基づいたコード生成
    • 計算をさらに効率的にするスパース行列のサポート
    • k 最近傍法、決定木を除くアンサンブル モデルおよび Statistics and Machine Learning Toolbox を使用した距離の計算を含む機械学習の配布のための C コード生成
  • Fixed-Point Designer:
    • ルックアップ テーブルの最適化による関数の近似および既存のルックアップ テーブルの RAM 使用の最小化
  • HDL Coder: 
    • 2 次元マトリクスのデータ型および演算を含むアルゴリズムから直接 HDL コード生成を実行

信号処理および通信

  • Signal Processing Toolbox: 
    • シグナル アナライザー アプリによる複数の信号の処理および信号から対象の領域の抽出
    • RPM トラッキングおよび次数分析を使用した回転機からの振動信号解析
  • LTE System Toolbox: 
    • NB-IoTのトランスポートおよびチャネルによって共有される物理ダウンリンクをモデル化するための NB-IoT サポート
  • RF Blockset:
    • 入出力デバイスの特性に基づく非線形性およびメモリ効果の取得のためのパワー アンプ モデル
  • Wavelet Toolbox:
    • 連続ウェーブレットと離散ウェーブレットの変換フィルター バンク
  • Robotics System Toolbox:
    • LIDAR センサーを使用したロボットおよびマップ環境のローカライズのためのLIDARベースの SLAM

検証と妥当性確認

  • Simulink Requirements:
    • IBM Rational DOORS Next Generation や Siemens Polarion などのサードパーティ ツールから要件をインポートするための、ReqIF を使用した要件のインポート
  • ·         Simulink Test: 
    • 複数のテスト実行からのカバレッジ結果を結合するカバレッジ集計
  • Polyspace Code Prover:
    • AUTOSAR ソフトウェア コンポーネントの静的解析のための AUTOSAR サポート

       

       

      R2018a は世界中で今すぐに入手可能です。詳細については、R2018a Highlights をご覧ください。

      R2018a の新機能をフォローするには、Twitter で @MATLAB をフォローするか、MATLAB Facebook ページで「いいね」をしてください。

MathWorks について

MathWorks(マスワークス)は、数学的計算で業界をリードする世界的なソフトウェア 開発会社です。MATLAB は、Language of Technical Computing(技術計算言語 ) として、アルゴリズム開発、データ解析、視覚化、数値計算のためのプログラミング環境を提供します。Simulink は、マルチドメイン シミュレーションやダイナミック システム、および組込みシステムのモデルベース デザインのためのグラフィカル環境です。 世界中のエンジニアや科学者が、自動車、航空宇宙、エレクトロニクス、金融機関、生命工学、製薬などの産業分野において、発見、革新、開発を加速させるためのツールとしてこれらのプロダクト ファミリを活用しています。また、MathWorksの製品は、教育および研究に欠かせないツールとして、 世界各国の大学や教育機関において活用されています。MathWorksは 1984 年に創業、現在は、マサチューセッツ州ネイティックを本拠地とし、世界の16カ国以上で 4000 名以上の従業員が活躍しています。詳細については jp.mathworks.com をご覧ください。

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