MATLAB for AI

MATLAB es una plataforma de ingeniería que permite integrar la IA en el diseño, el desarrollo y la operacionalización de sistemas de ingeniería. Profesionales de ingeniería y ciencias usan MATLAB para crear mejores conjuntos de datos y modelos de IA para tareas específicas de un dominio, así como probar de forma continua estos modelos en un contexto de todo el sistema.

Descubra las maneras transformadoras en las que profesionales de ingeniería y ciencias usan IA con MATLAB para potenciar los flujos de trabajo existentes y crear soluciones en entornos complejos.

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IA en ingeniería: Desarrollo de un sistema de 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.

BMW

Korea Institute of Energy Research

Poclain Hydraulics

Más información:

Casos prácticos de IA

MathWorks Consulting Services

Informe de Gartner sobre la IA

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

Diseñe, simule y despliegue sistemas con redes neuronales profundas

Machine Learning

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

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.

Visión artificial

Comunicaciones inalámbricas

Procesamiento de señales

Mantenimiento predictivo

Electrificación

Robótica

LiDAR

Radar

Algoritmos de control

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

Detección de defectos en placas de circuitos impresas con la red YOLOX

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.

Integración de IA en el diseño en nivel de sistema

Lea el e-book

Coca-Cola desarrolla un sensor virtual con Machine Learning

Lea el caso práctico

Sensores virtuales con IA y diseño basado en modelos

Leer blog

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