MATLAB と Simulink による AI 研究
AI によるエンジニアリングおよびサイエンスの変革
“「当社のパワートレイン ECU で、ニューラル ネットワークを使用してセンサーのシミュレーションを行ったのは今回が初めてでした。MATLAB とSimulink がなければ、非常に時間がかかり、エラーが発生しやすい、面倒な手動コーディングプロセスを使用しなければならなかったでしょう。」”
エンジニアと科学者に AI の利点を提供
エンジニアや科学者は、MATLAB を使用して、航空宇宙および自動車から、生命工学、エネルギー生産、金融サービス、医療機器および鉄道システムまで、複数の産業分野にわたり影響力のある AI 駆動型の製品やサービスを構築しています。
AI 駆動システム向けの信頼性の高いツール
AI は、新たに出現し急速に進化を続けるテクノロジーです。MATLAB は、エンジニアや科学者がそれぞれの領域で AI を使用し、チームや組織全体で共同作業を実現できるよう支援します。
MATLAB を使用すると、次を行うことができます。
- 数行のコードによる AI モデルの作成、または事前学習済みのモデルの使用
- ドメイン固有ツールおよびローコードアプリを使用した完全でスケーラブルな AI ワークフローの構築
- AI 手法とシステムレベルのシミュレーションの組み合わせにより、実稼働環境におけるエラーを低減
- エッジデバイスやクラウドなどの高性能システムへの AI モデルの展開
- MATLAB と Python 間での AI モデルおよび設計機能の交換
注目のツール
対話型アプリ
ローコードアプリを使用して、データのラベル付けと処理、ディープ AI モデルの構築と学習、AI 実験の管理を行います。
事前学習済みモデル
MATLAB Model Hub、TensorFlow™、PyTorch® から事前学習済みのモデルを入手して、タスクに適応させます。
ロバストモデリング
AI モデルの予測を可視化および解釈して、モデルのロバスト特性を検証します。
特定領域への AI の適用
AI を初めて使用する場合でも、スキルの向上が目的の場合でも、MATLAB を使用すると、ロボティクス、予知保全などさまざまな用途のワークフローに AI を統合できます。
注目の応用例: 外観検査
コンピューター ビジョンを使用して、画像内の異常を自動的に検出します。外観検査などの AI の用途では、次の事項のための体系的なアプローチが必要です。
- 自動ラベル付け、データクリーニング、および合成データの生成による学習データの品質改善
- 量産展開に適した AI モデルの使用による予測精度の実現
- AI モデルとシステムの他の部分との統合のテスト
モデルベースデザインによる AI
エンジニアは、AI をモデルベースデザイン (MBD、モデルベース開発) と組み合わせて、複雑なシステムの設計を高速化および強化しています。
- 複雑な非線形ダイナミクスの AI モデルを作成し、第一原理モデルを補完。
- 他の手法では実装が困難または不可能な組み込みアルゴリズムの開発に AI を使用。
- 要件のリンク、シミュレーション、およびテストにより AI 駆動システムの妥当性確認および検証を実行。
- シミュレーションされた環境との相互作用を介して強化学習エージェントの学習を実行。
- 物理システムのモデルをシミュレーションすることにより、AI モデル学習用の合成データを生成。
MATLAB AI チームおよびコミュニティへの参加
AI 関連の最新ニュースや洞察を見つけ、AI のワークフローや用途に関するチュートリアルや例を探索し、アイデア、知識、コードを共有します。
MATLAB と Simulink による AI 研究
ご質問はこちらへ
MathWorks の AI エキスパートとつながる
Johanna
Sivylla
AI の ワークフローを学ぶ入門コースを見る。
