MATLAB y Simulink para física

Controle experimentos, adquiera y analice datos, y compare resultados con simulaciones

Los físicos de todo el mundo confían en MATLAB® y Simulink® para realizar simulaciones exploratorias que demandan una alta carga computacional. MATLAB cuenta con un entorno informático orientado a matrices, que lo convierte en la herramienta de elección para colaborar y desarrollar código con rapidez, en busca de innovaciones en el campo de la física. MATLAB y Simulink también proporcionan un enfoque integrado para la generación de código de hardware, la adquisición de datos, la simulación y las pruebas en tiempo real, el análisis de datos y los cálculos escalables.

Los físicos eligen MATLAB y Simulink para:

  • Integrar métodos de IA con flujos de trabajo para analizar y visualizar datos
  • Ejecutar aceleradores de partículas
  • Procesar señales recibidas por radiotelescopios y detectores de ondas gravitacionales
  • Controlar varias plataformas de hardware de “pequeño laboratorio”
  • Comparar simulaciones con datos experimentales
  • Enseñar física y colaborar con otros físicos

“En LIGO, utilizamos MATLAB para analizar los ruidos fundamentales que limitan el rendimiento del detector de ondas gravitacionales, calcular la respuesta óptica de nuestros interferómetros y verificar toda la cadena de control…”

Matthew Evans, MIT

Uso de MATLAB y Simulink en física

MATLAB y Simulink para física en “pequeños laboratorios”

Los físicos utilizan MATLAB y Simulink para conectar y controlar hardware de laboratorio, como microscopios personalizados, realizar diversos análisis espectroscópicos, desarrollar sensores mejorados con IA y analizar datos.

Las operaciones altamente optimizadas en matrices densas y dispersas son prácticas para el desarrollo rápido de código para simular sistemas clásicos y cuánticos de muchos cuerpos. Las matemáticas simbólicas permiten calcular con precisión arbitraria.

Con MATLAB y Simulink, los físicos pueden:

  • Generar automáticamente código HDL y C/C++ para conectividad de hardware y usar código C/C++ dentro de MATLAB
  • Controlar y adquirir datos en tiempo real a partir de hardware e instrumentos
  • Desplegar cálculos en clusters para big data o cálculos exigentes
  • Compartir código mediante scripts en vivo e interfaces gráficas intuitivos
  • Acelerar la IA y otros análisis de alta carga computacional en GPU
  • Escalar cálculos a clusters y nubes usando MATLAB Parallel Server™
  • Enseñar física con un plan de estudios interactivo

MATLAB y Simulink para física en “grandes laboratorios”

MATLAB y Simulink permiten el prototipado rápido y el modelado de sistemas de control en tiempo real para grandes experimentos, tales como LIGO. La legibilidad del código y la compatibilidad con versiones anteriores son funcionalidades de MATLAB que se prestan particularmente a colaboraciones extensas y a largo plazo.

Los físicos de aceleradores utilizan MATLAB para controlar sincrotrones y aceleradores lineales de todo el mundo. MATLAB también permite supervisar haces de partículas y comparar el comportamiento del haz con las versiones simuladas. MATLAB y algunas toolboxes de la comunidad de usuarios escritas por físicos de aceleradores proporcionan un sistema de prototipado y despliegue rápido sumamente probado por usuarios de todo el mundo.

MATLAB y Simulink permiten a los físicos e ingenieros:

  • Diseñar módulos de filtro mejorados con IA para la supresión de ruido y el procesamiento de señales
  • Eliminar el tiempo de inactividad no planificado de “máquinas grandes”
  • Interactuar con hardware mediante scripts y entornos de interfaz gráfica intuitivos
  • Utilizar la generación de código para PLC, FPGA y ASIC
  • Diseñar sistemas de control
  • Pasar de la simulación en escritorio a pruebas en tiempo real con Simulink Real-Time™ y Speedgoat de forma fluida

MATLAB para física médica

Los físicos médicos utilizan MATLAB como una plataforma unificada para la planificación de tratamientos, lo que resulta sumamente práctico en la educación y la investigación. Con MATLAB, los radioterapeutas pueden utilizar herramientas de etiquetado semiautomáticas que facilitan la integración de métodos de IA en flujos de trabajo para aplicaciones tales como la radioterapia guiada por imágenes.

Con MATLAB y las toolboxes de la comunidad de usuarios, los físicos médicos pueden:

  • Elaborar planes de tratamiento con precisión clínica
  • Planificar la radioterapia de intensidad modulada para varias modalidades
  • Preprocesar y exportar datos para entrenar modelos de autosegmentación de deep learning, comenzando con DICOM u otros formatos de archivo
  • Entrenar modelos de deep learning con imágenes multicanal mediante diversas transformaciones y métodos de relleno de canales de imagen
  • Realizar simulaciones acústicas y ecográficas en el dominio del tiempo en medios complejos y de tejidos realistas