MathWorks anuncia la versión 2019b de MATLAB y Simulink

MathWorks ha presentado hoy la versión 2019b con una serie de capacidades nuevas en MATLAB y Simulink, incluidas algunas orientadas a la inteligencia artificial, el Deep Learning y el sector de la automoción. Asimismo, la versión 2019b incluye nuevos productos destinados a la robótica, nuevos recursos de formación para el modelado basado en eventos y actualizaciones y correcciones de errores en las familias de productos MATLAB y Simulink. Entre los aspectos más destacados de esta versión se cuentan los siguientes:

MATLAB

Uno de los aspectos destacados de MATLAB en la versión 2019b es la introducción de las tareas de Live Editor, que permiten a los usuarios explorar parámetros de forma interactiva, preprocesar datos y generar código MATLAB que pasa a formar parte del script en tiempo real. Ahora, los usuarios de MATLAB pueden centrarse en la tarea en lugar de en la sintaxis o en código complejo, y ejecutar automáticamente el código generado para iterar con rapidez los parámetros a través de la visualización.

Simulink

Entre los aspectos destacados de la versión 2019b en cuanto a Simulink aparece la nueva barra de herramientas, que ayuda a los usuarios a descubrir capacidades y acceder a ellas cuando se necesitan. En la barra de herramientas de Simulink, las fichas se organizan de acuerdo con el flujo de trabajo y se ordenan por frecuencia de uso, lo que ahorra tiempo de navegación y búsqueda.   

Inteligencia artificial y Deep Learning

En la versión 2019b, Deep Learning Toolbox trabaja con las redes y los bucles de entrenamiento flexibles incorporados anteriormente este año. Las nuevas capacidades permiten a los usuarios entrenar arquitecturas de red avanzadas mediante bucles de entrenamiento personalizados, diferenciación automática, ponderaciones compartidas y funciones de pérdida personalizadas. Además, los usuarios ahora pueden crear redes generativas antagónicas (GAN), redes siamesas, autocodificadores variacionales y redes de atención. Deep Learning Toolbox ahora también permite exportar a redes con formato ONNX que combinan capas CNN/LSTM y redes que incluyen capas CNN 3D.

Automoción

La versión 2019b también incorpora capacidades significativas orientadas al sector de la automoción en diversos productos, entre los que se cuentan los siguientes:

- Automated Driving Toolbox: compatibilidad con simulación 3D, incluida la capacidad de desarrollar, probar y verificar algoritmos de conducción en un entorno 3D, y un bloque que permite a los usuarios generar el perfil de velocidad de un área de conducción a partir de determinadas restricciones cinemáticas.

- Powertrain Blockset: capacidad de generar un modelo de motor SI de Deep Learning para el diseño y el rendimiento de algoritmos, el ahorro de combustible y el análisis de emisiones. Asimismo, son nuevas las aplicaciones de referencia para vehículos eléctricos híbridos (HEV) P0, P1, P3 y P4, modelos completamente ensamblados para la realización de pruebas de tipo HIL, análisis de compromiso y optimización de parámetros de control de vehículos eléctricos híbridos. 

- Sensor Fusion and Tracking Toolbox: capacidad de realizar fusión de tipo track-to-track y diseñar sistemas de seguimiento descentralizados. 

- Polyspace Bug Finder: mayor compatibilidad con las directrices de codificación AUTOSAR C++14 para comprobar el uso indebido de expresiones lambda, problemas potenciales con enumeraciones y otros problemas.

Robótica

Además de las nuevas funcionalidades de Robotics System Toolbox, la versión 2019b presenta dos productos nuevos:

- Navigation Toolbox (novedad) para diseñar, simular y desplegar algoritmos destinados a la planificación y la navegación. Incluye algoritmos y herramientas para diseñar y simular sistemas que mapean, localizan, planean y se mueven en entornos físicos o virtuales. 

- ROS Toolbox (novedad) para diseñar, simular y desplegar aplicaciones basadas en ROS. Esta toolbox proporciona una interfaz entre MATLAB y Simulink y Robot Operating System (ROS y ROS2) que permite a los usuarios componer una red de nodos, modelar y simular la red ROS, y generar software de sistemas embebidos para nodos ROS.  

Formación sobre Stateflow

La versión 2019b ofrece Stateflow Onramp, un tutorial interactivo para ayudar a los usuarios a aprender los conceptos básicos sobre cómo crear, editar y simular modelos de Stateflow. Al igual que los tutoriales Onramp ya existentes para MATLAB, Simulink y Deep Learning, este curso de aprendizaje a su ritmo incluye tutoriales en vídeo y ejercicios prácticos con evaluaciones y comentarios automatizados.

La versión 2019b ya está disponible en todo el mundo. Si desea obtener información sobre la totalidad de nuevos productos, mejoras y correcciones de errores que se incluyen en las familias de productos MATLAB y Simulink, vea el vídeo Aspectos destacados de la versión R2019b.