Inteligencia artificial (IA)

Ventajas de AI en ingenería y ciencias

Profesionales de ingeniería y ciencias usan MATLAB para crear formidables productos y servicios basados en la IA en varios sectores: desde la industria aeroespacial y la automoción hasta la biotecnología, la producción de energía, los servicios financieros, los dispositivos médicos y los sistemas ferroviarios.

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Korea Institute of Energy Research

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Poclain Hydraulics

Herramientas fiables para los sistemas basados en la IA

La IA es una tecnología emergente y en rápida evolución. MATLAB permite a los ingenieros y científicos usar la IA en sus dominios y hace posible la colaboración entre equipos y organizaciones.

Con MATLAB, puede:

  • Crear modelos de IA con unas pocas líneas de código o utilizar modelos previamente entrenados
  • Usar herramientas específicas de un dominio y apps low code para crear flujos de trabajo de IA completos y escalables
  • Combinar técnicas de IA con simulación a nivel de sistema para reducir los errores en la producción
  • Desplegar modelos de IA en sistemas de alto rendimiento, como dispositivos edge y la nube
  • Intercambiar modelos de IA y funcionalidad de diseño entre MATLAB y Python
Deep Learning

Deep Learning

Diseñe, simule y despliegue sistemas con redes neuronales profundas

Machine Learning

Machine Learning

Entrene modelos, ajuste parámetros y despliegue en producción o en dispositivos edge

Reinforcement Learning

Reinforcement Learning

Defina, entrene y despliegue políticas de Reinforcement Learning

Herramientas destacadas

Apps interactivas

Utilice apps low code para etiquetar y procesar datos, crear y entrenar modelos de IA profundos y gestionar experimentos de IA.

Modelos previamente entrenados

Obtenga un modelo previamente entrenado de MATLAB Model Hub, TensorFlow™ o PyTorch® y adáptelo a su tarea.

Modelado robusto

Visualice e interprete las predicciones del modelo de IA y verifique las propiedades de robustez del modelo.

 

Aplique la IA a su dominio

Con o sin experiencia en IA, MATLAB permite integrar la IA en flujos de trabajo de diversas aplicaciones, como la robótica, el mantenimiento predictivo y muchas más.

Aplicación destacada: Inspección visual

Utilice la visión artificial para detectar anomalías en imágenes automáticamente. Las aplicaciones de IA como la inspección visual requieren un enfoque sistemático para:

  • Mejorar la calidad de los datos de entrenamiento con etiquetado automático, depuración de datos y generación de datos sintéticos
  • Obtener predicciones precisas con el modelo de IA que sea adecuado para el despliegue en producción
  • Probar la integración del modelo de IA con otras partes del sistema

IA con diseño basado en modelos

Ingenieros combinan IA con el diseño basado en modelos para acelerar y mejorar el diseño de sistemas complejos.

  • Cree modelos de IA de dinámicas complejas no lineales para complementar modelos de principios básicos.
  • Utilice la IA para desarrollar algoritmos integrados que sean difíciles o imposibles de implementar con otros métodos.
  • Valide y verifique los sistemas basados en IA mediante vinculación de requisitos, simulación y pruebas.
  • Entrene a los agentes de Reinforcement Learning mediante interacciones con un entorno simulado.
  • Genere datos sintéticos para modelos de IA de entrenamiento mediante la simulación de un modelo del sistema físico.
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Integración de IA en el diseño en nivel de sistema

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Coca-Cola desarrolla un sensor virtual con Machine Learning

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Sensores virtuales con IA y diseño basado en modelos

 

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