Simulink

AI エージェントを Simulink に接続

エージェント型 AI ワークフローでドメイン固有の機能を活用

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モデルベースデザインを使用した安全かつ決定論的なシステムの開発

ソフトウェアディファインド エンジニアード システムの開発を変革するために、市場をリードする企業では、プロセス全体を通じてモデルを体系的に活用するモデルベースデザイン (MBD、モデルベース開発) を導入しています。

  • バーチャルモデルを用いて、システムが構築される前に欠陥を発見し、その妥当性を検証します。
  • モデルから直接、決定論的なコードや検証成果物を生成し、手作業の工程を削減します。
  • 継続的インテグレーションとソフトウェア変更の検証により、機能の退行を防止し、納品を高速化します。
  • 要件、システム アーキテクチャ、コンポーネント設計、コード、テストを通じたトレーサビリティを備えたデジタルスレッドを維持します。
  • 根拠に基づく AI アシスタンスを活用することで、設計内容をすばやく理解し、厳密性、トレーサビリティ、再現性を維持しながら、検証ワークフローを一貫して適用できます。

Simulink とは

ハードウェアが利用可能になる前に、システムをシミュレーションし、ソフトウェアを検証

システムを仮想化して動作をシミュレーションし、ソフトウェアの実装を検証することで、統合に伴うリスクを軽減します。

  • プラント、環境、ソフトウェアを一体としてシミュレーションし、閉ループ動作を評価します。
  • ライフサイクル全体にわたって、タスクに特化したデジタルツインモデルを作成します。
  • ソフトウェアが量産段階へと移行するにつれ、vECU やバーチャル車両構成を含む、デスクトップ シミュレーション、SIL、PIL のワークフローを通じて設計の検証を行います。
  • 大規模なシミュレーションをローカルで実行するか、クラスターやクラウド コンピューティングを活用して拡張できます。
  • バーチャルモデルを、ターゲット ハードウェアのリアルタイム プロトタイピングと HIL テストへ移行します。

組み込みソフトウェアのテストと検証の自動化

開発ライフサイクル全体を通じて検証を自動化し、システムの信頼性を確保します。CI パイプラインでソフトウェアやモデルをテストし、問題を早期に発見して、業界標準を満たします。

  • モデルやコードに対して要件ベースのテストを実行し、設計上の欠陥や統合上の問題を早期に発見します。
  • CI を実行する都度、シミュレーション、テスト、検証チェックを実行します。
  • 設計エラー、モデリング ガイドライン、静的コード解析、DO-178 や ISO 26262 などの規格への準拠状況を自動的にチェックします。
  • ソフトウェアの更新を運用シナリオに照らし合わせて検証し、機能の退行を防ぎます。
  • バーチャル テスト ハーネスとカバレッジレポートを生成し、網羅性を測定するとともにトレーサビリティを維持します。

マルチ ドメインシステムを表すモデルの作成

Simulink を使用して物理領域とソフトウェアを統合してシミュレーションすることで、システムの動作全体を早期に把握できます。

  • 電気、機械、熱、油圧、ソフトウェアの各コンポーネントを 1 つのシステムモデルに統合します。
  • 物理ベース、低次元化、データ駆動型のプラントモデルを、ソフトウェアや制御ロジックと連携させます。
  • FMU を使用して、サードパーティ製のプラントおよびコンポーネントモデルを統合します。
  • 設計プロセスの早い段階で、ドメイン間の相互作用とトレードオフを評価します。
  • コンポーネントからシステム全体に至るまで拡張可能な、モジュール式で階層的なモデルを構築します。

複数のハードウェア ターゲット向け量産コードの生成

手作業によるコーディングを削減し、一貫性を確保し、さまざまなハードウェア プラットフォームに対応できるようにします。

  • 量産品質の C、C++、CUDA、PLC、Verilog、VHDL コードを生成します。
  • 組み込みシステムとシミュレーション フレームワーク向けに最適化されたコードを生成します。
  • マイクロコントローラー、DSP、GPU、FPGA などのターゲット ハードウェアに直接展開します。
ワークフローとハードウェアボードの図。

さまざまなハードウェア ターゲット向けのコードを自動的に生成します。 

モデルベースデザインのための AI

生成 AI を活用したモデルベースデザインの高速化

生産性を高め、コード品質を改善し、安全かつ決定論的なシステム設計を支援する生成 AI を活用して、開発を高速化します。

  • Simulink Copilot とチャットして、モデルやドキュメンテーションに基づくアドバイスが得られます。
  • 設計のナビゲーション、デバッグ、テスト、リファクタリングにかかる時間を短縮します。
  • MATLAB MCP Server と Simulink Agentic Toolkit を使用して、エンジニアリング作業を自動化します。
  • AI 支援を活用する際も、ワークフローを検証可能、追跡可能、再現可能な状態に保つことで、エンジニアリングの厳密性を維持します。
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エージェント型 AI はモデルベースデザインを用いて組み込みシステムを開発できるのか

組み込みソフトウェアに AI を導入

知覚、信号分類、故障検出、予知保全のために、AI をシステムに組み込みます。閉ループのシミュレーションで動作を検証し、実環境下での安全かつ予測可能なパフォーマンスを確保します。

  • TensorFlow、PyTorch、MATLAB から事前学習済みモデルをインポートします。
  • 現実世界では取得しにくい合成シナリオを使用して、学習データを拡張します。
  • システムレベルおよび閉ループのシミュレーションを用いて、AI の動作を検証します。
  • モデルを圧縮・最適化し、AI ハードウェアに展開します。
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エッジ AI 実践入門 - MATLAB

企業における Simulink 活用の成功事例

その他のユーザー事例を見る

Simulink に関するよくある質問 (FAQ)

Simulink のブロック線図環境を使用して、マルチドメインモデルによりシステムを設計し、ハードウェア移行前にシミュレーションを実行して、コードを記述することなく展開します。

Simulink はモデルベースデザインに使用され、複数のドメインにまたがる複雑なシステムの設計、シミュレーション、テストを可能にし、ハードウェアインザループ (HIL) テストによる設計の検証、組み込みシステム向けの量産品質コードの生成を実現します。

モデルベースデザインとは、構想段階から運用段階に至るまでの開発プロセス全体を通じてモデルを活用する体系的な設計手法です。設計成果物間のトレーサビリティを維持しながら、システムの早期シミュレーションやテスト、設計検証、コード生成を可能にします。

Simulink は MATLAB と連携して動作し、1 つの環境内でテキストベースのプログラミングとグラフィカルなプログラミングを組み合わせることで、パラメーターの最適化、経時的な動作のシミュレーション、テストや自動化スクリプトの作成、シミュレーション結果の解析を行うことができます。

Simulink で生成 AI を活用するには、主に 2 つの方法があります。MATLAB MCP Server を使用する Simulink Agentic Toolkit は、外部の AI エージェントを利用した反復的な設計ワークフローを支援します。Simulink Copilot は、モデルの解説、エラーのトラブルシューティング、設計上のアドバイスを行うことができます。モデルベースデザインは、生成 AI ツールで作成された設計の信頼性を確保し、実環境での使用に対応できるようにするうえで役立ちます。

Simulink は、制御システム、電動化、自律システム、ロボティクス、信号処理、無線通信、人工知能アプリケーションなど、動的システムのモデル化とシミュレーションに使用されます。

Simulink は、デスクトップ シミュレーション、自動テスト、SIL、PIL、HIL の各ワークフローを通じたテストおよび検証をサポートしており、エンジニアが問題を早期に発見し、展開前にソフトウェアを検証できるよう支援します。

Simulink では、シミュレーション、テスト、コード生成を自動化できるため、チームは CI/CD パイプライン内で検証ワークフローを実行できます。変更を加えるたびに、テスト、モデルチェック、検証を実行することで、問題を早期に検出し、機能の退行を防止し、トレーサビリティとコンプライアンスを維持しながら納品を高速化できます。

はい。Simulink は、手作業でコードを記述しなくても、組み込みシステムに直接展開できる、量産品質の C、C++、CUDA、PLC、Verilog、VHDL コードを生成します。