人工智能 (AI)

MATLAB 和 Simulink 在人工智能领域的应用

AI 改变工程和科学

“尽管我们之前几乎没有 AI 方面的经验，但在有限的预算和紧迫的期限内，我们借助 MATLAB 完成了一个诊断模型，它能够以超出 90% 的准确度检测风力发电机组件故障。”

Jung Chul Choi，韩国能源研究所

MATLAB 和 Simulink 在人工智能领域的应用

AI 改变工程和科学

MATLAB 提供了所有必要的工具，助您成功将 AI 应用于成像和影像组学。MATLAB 已用于数据预处理、去噪和图像分割等任务。

莫菲特癌症中心

MATLAB 和 Simulink 在人工智能领域的应用

AI 改变工程和科学

“这是我们第一次在动力总成系统 ECU 上使用神经网络仿真传感器。如果没有 MATLAB 和 Simulink，我们将不得不使用手动编码过程，而这个过程会非常繁琐、缓慢且容易出错。”

Katja Deuschl，梅赛德斯-奔驰汽车公司的 AI 开发人员

MATLAB 和 Simulink 在人工智能领域的应用

AI 改变工程和科学

处理超大型激光雷达点云不仅速度很慢，而且成本极高。使用 MATLAB，Spacesium 开发了一种深度学习解决方案，可以更准确地标注激光雷达点云并提高速度。

Spacesium

让工程师和科学家享受 AI 带来的好处

工程师和科学家使用 MATLAB 创建了跨多个行业、有影响力的 AI 驱动的产品和服务，涵盖航空航天、汽车、生物技术、能源生产、金融服务、医疗器械和铁路系统等。

宝马

韩国能源研究所

Poclain Hydraulics

了解更多：

客户 AI 案例
MathWorks Consulting
Gartner 的 AI 报告

AI 驱动系统的可靠工具

AI 是一种快速发展的新兴技术。MATLAB 使工程师和科学家能够在其领域中使用 AI，并实现跨团队和组织的协作。

使用 MATLAB，您能够：

  • 用几行代码创建 AI 模型或使用预训练模型
  • 使用领域特定工具和低代码 App 来构建完整和可扩展的 AI 工作流
  • 将 AI 方法与系统级仿真相结合以减少生产中的错误
  • 将 AI 模型部署到高性能系统，如边缘设备和云
  • 在 MATLAB 和 Python 之间交换使用 AI 模型和设计功能
深度学习

深度学习

使用深度神经网络设计、仿真和部署系统

机器学习

机器学习

训练模型、调优参数并部署到生产环境或边缘设备

强化学习

强化学习

定义、训练和部署强化学习策略

精选工具

交互式 App

使用低代码 App 来标注和处理数据，构建和训练深度 AI 模型以及管理 AI 试验。

预训练模型

从 MATLAB 模型中心、TensorFlow™ 或 PyTorch® 获得预训练模型，并根据您的任务调整模型。

稳健建模

可视化和解释 AI 模型的预测，并验证模型的稳健性属性。

 

将 AI 应用于您的领域

无论您是 AI 新手还是要提升技能，MATLAB 都可以让您将 AI 集成到各种应用工作流中，如机器人、预测性维护、以及更多。

计算机视觉
无线
信号处理
预测性维护
电气化
机器人
激光雷达
雷达
control algorithms

特色应用：视觉检查

使用计算机视觉自动检测图像中的异常。视觉检查等 AI 应用需要系统化方法来实现以下目的：

  • 通过自动标注、数据清洗和合成数据生成提高训练数据的质量
  • 通过适用于生产部署的 AI 模型实现准确预测
  • 测试 AI 模型与系统其他部分的集成

使用 YOLOX 网络检测印刷电路板上的缺陷

AI 与基于模型的设计

工程师将 AI 与基于模型的设计相结合来加速和增强复杂系统的设计。

  • 创建复杂非线性动力学的 AI 模型以补充第一性原理模型。
  • 用 AI 开发用其他方法很难或无法实现的嵌入式算法。
  • 通过需求链接、仿真和测试来确认和验证 AI 驱动的系统。
  • 通过与仿真环境的交互来训练强化学习智能体。
  • 通过对物理系统的模型进行仿真来生成用于训练 AI 模型的合成数据。
AI 与基于模型的设计 (55:06)

将人工智能融入系统级设计

阅读电子书

可口可乐公司使用机器学习开发虚拟传感器

阅读案例

结合使用 AI 和基于模型的设计来开发虚拟传感器

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