MathWorks が MATLAB/Simulink の Release 2019b を発表

MathWorks は本日、MATLAB および Simulink に、人工知能、ディープラーニング、および自動車産業のサポートを含むさまざまな新しい機能を追加したRelease 2019bを発表しました。加えて、R2019b では、MATLAB および Simulink 製品ファミリにわたる更新とバグ修正とともに、ロボット工学をサポートした新しい製品、イベントベース モデリング向けの新しい学習リソースが盛り込まれています。リリースハイライトは以下のとおりです。

MATLAB

R2019b での MATLAB のハイライトの中にはライブエディター タスクがあります。対話的にパラメーターを調査し、データを前処理し、ライブスクリプトの一部となる MATLAB コードを生成することができます。これにより MATLAB では文法や複雑なコードではなく課題に集中し、生成されたコードを自動的に実行して可視化し、パラメーターを探索することができます。

Simulink

Simulink での R2019b のハイライトには新しい Simulink ツールストリップがあり、必要な機能を簡単に見つけてアクセスできるようになりました。Simulink ツールストリップのタブはワークフローに沿って配置され、使用頻度によりソートされるため、素早く移動して検索できます。   

人工知能とディープラーニング

R2019b のDeep Learning Toolbox では、R2019aで導入された柔軟な学習ループとネットワークがさらに改良されました。カスタムの学習ループ、自動微分、共有された重み、およびカスタム損失関数を使用して高度なネットワーク構造を学習することができるほか、敵対的生成ネットワーク (GAN)、Siamese ネットワーク、変分オートエンコーダー、およびアテンション ネットワークを構築することもできます。新しい Deep Learning Toolbox では、CNN および LSTM レイヤーと 3D CNN レイヤーなどのネットワークを結合させるネットワークを ONNX フォーマットにエクスポートすることもできます。

自動車

R2019b では、自動車産業をサポートする、重要な機能が導入されています。

- Automated Driving Toolbox: 3D 環境で運転アルゴリズムを開発、テスト、および検証できる 3D 環境のサポート、および運動学的制約下での運転パスの速度プロファイルを生成することができるブロック。

- Powertrain Blockset: アルゴリズム設計とその性能、燃費、およびエミッション解析のためのディープラーニング SI エンジンモデルを生成する機能。また新しいHEV P0、P1、P3、および P4 参照アプリケーションは、ハイブリッド電気自動車の HIL テスト、トレードオフ分析、制御パラメーターの最適化用に用意されたモデルです。

- Sensor Fusion and Tracking Toolbox: トラック間のフュージョンを実行し、分散型の追跡システムを構築する機能。 

- Polyspace Bug Finder: AUTOSAR C++14 コーディング ガイドラインのサポートを追加し、ラムダ式の誤り、列挙型の潜在的な問題、およびその他の問題のチェック。

ロボット工学

Robotics System Toolbox での新機能に加え、R2019b では 2つの新製品が導入されます。

- 動作プランニングおよびナビゲーション向けアルゴリズムを設計、シミュレーション、および展開する Navigation Toolbox (新製品)。物理または仮想環境でマッピング、ローカライズ、計画、および動作するシステムを設計してシミュレーションするアルゴリズムとツールが含まれています。 

- ROS ベースのアプリケーションを設計、シミュレーション、および展開する ROS Toolbox (新製品)。 MATLAB  と Simulink から Robot Operating System (ROS および ROS2) へのインターフェイスを提供しているため、ノードのネットワークを構築して、 ROS ネットワークをモデル化してシミュレートし、ROS ノードのための組み込みシステム ソフトウェアを生成することが可能になります。  

Stateflow のトレーニング

R2019b は、Stateflow モデルの作成、編集、およびシミュレーションの基礎を対話型チュートリアルで学習する Stateflow 入門を提供します。既存の MATLAB、Simulink、およびディープラーニング入門と同じように、この自己学習コースにはビデオチュートリアルと評価とフィードバックが自動化された実践的な演習が含まれます。

R2019b が利用可能になりました。MATLAB および Simulink 製品ファミリに対するすべての新製品、拡張機能、およびバグ修正の詳細については R2019b Highlights ビデオをご覧ください。