MathWorks、MATLAB および Simulink の Release 2022b を発表 新製品 Simscape Battery、およびモデルベースデザインを簡略化、自動化するアップデートを提供

MathWorks は本日、MATLAB^® および Simulink^® 製品ファミリの Release 2022b (以下、R2022b) を発表しました。R2022b では、2 つの新製品に加え、モデルベースデザイン (MBD、モデルベース開発) を簡略化し、自動化する複数の機能強化が導入されています。この機能強化は、組織において製品の技術革新と躍進を使命とするエンジニアや研究者を支援します。

世界のバッテリー マネジメント システム市場は 2026 年までに 134 億ドル規模に達すると予測されています。Bloomberg New Energy Finance は、この市場規模の拡大は主に、電気自動車 (EV) 市場の成長に起因する可能性を指摘しています。同社の最新のレポートでは、2040 年までに EV が世界における乗用車の売り上げの 58% を占めるようになると示されています。今回発表した Simscape Battery™ は、R2022b のリリースで導入された中でも特に革新的な新製品であり、EV 用などのバッテリーシステムを設計する企業向けの設計ツールおよびパラメーター化されたモデルを提供します。 

エンジニアや研究者は、Simscape Battery を使用することで、デジタル ツインの作成、バッテリーパック アーキテクチャのバーチャルテストの実行、バッテリー マネジメント システムの設計、平常時および故障時におけるバッテリーシステムの動作評価が可能になります。また、Simscape Battery によって、必要なバッテリー パック モデルのトポロジを自動作成できます。冷却プレート接続が含まれているため、電気応答および熱応答を評価することもできます。

MathWorks の Electrical Systems Modeling 担当 Principal Product Manager、Graham Dudgeon は次のように述べています。「バッテリー マネジメント システムにおける技術革新がかつてないほど進んでいるなか、Simscape Battery をリリースできることを非常にうれしく思います。この新製品には、エンジニアがさまざまなバッテリーパック アーキテクチャを対話的に評価できる Battery Pack Model Builder をはじめ、モデルベースデザインの簡略化と自動化を実現するための数多くの設計ツールが含まれています。」

R2022b には、新製品である Medical Imaging Toolbox も含まれます。このツールボックスには、ディープラーニングを使用する診断アルゴリズムおよびラジオミクス アルゴリズムを、医用画像処理アプリケーションで設計、テスト、展開するためのツールが用意されています。医療分野の研究者、科学者、エンジニア、機器設計者は Medical Imaging Toolbox を使用して、様々なモダリティの 3D レンダリングやレジストレーション、セグメンテーション、およびディープ ニューラル ネットワークを学習させるためのグラウンド トゥルースのラベル付けを支援します。

R2022b では、MATLAB および Simulink で広く利用されているツールのアップデートも行われています。詳細は下記のとおりです。  

• AUTOSAR Blockset: クライアント/サーバー ARA 手法を使用したサービス指向のアプリケーションを開発し、組み込み Linux プラットフォームに展開できます。このツールでは、アーキテクチャモデル内のデータ型およびインターフェイスを定義できます。
• Fuzzy Logic Toolbox: 新しくなった Fuzzy Logic Designer アプリを使用して、ファジィ推論システム (FIS) を対話的に設計、解析、シミュレーションできます。また、機能強化されたこのツールボックスを使用すれば、エンジニアや研究者はコマンド ライン関数または Fuzzy Logic Designer アプリで Type-2 FIS を設計できます。
• HDL Coder: 高位合成 (HLS) 用の最適化された SystemC コードを MATLAB から生成できます。また、フレームからサンプルへのモデル変換を使用してコードを最適化できます。
• Model Predictive Control Toolbox: 非線形モデル予測コントローラーの予測モデルとしてニューラル ネットワークを使用できます。また、このツールボックスを使用して、ISO 26262 および MISRA C 規格に準拠したモデル予測設計コントローラーを実装できるようになりました。
• System Identification Toolbox: ニューラル常微分方程式 (ODE) を使用して、ディープラーニングに基づく非線形状態空間モデルを作成できます。機械学習およびディープラーニング技術により、非線形 ARX モデルおよび Hammerstein-Wiener モデルにおいて非線形ダイナミクスを表現することもできます。