MATLAB for AI

MATLAB est une plateforme d'ingénierie permettant d'intégrer l'IA dans le design, le développement et l'opérationnalisation de systèmes techniques. Les ingénieurs et les scientifiques utilisent MATLAB pour créer de meilleurs jeux de données d'IA, construire des modèles d'IA pour des tâches spécifiques à un domaine et tester en continu des modèles dans le contexte du système.

Découvrez comment les ingénieurs et les scientifiques utilisent MATLAB pour l'IA afin de dynamiser les workflows existants et inventer des solutions dans le contexte d'environnements complexes.

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IA pour les ingénieurs : créer un système d'IA

Permettre aux ingénieurs et aux scientifiques de profiter des avantages de l'IA

Les ingénieurs et les scientifiques utilisent MATLAB pour développer des produits et des services à fort impact basés sur l'IA, dans divers domaines tels que l'aérospatiale, l'automobile, les biotechnologies, la production d'énergie, les services financiers, les équipements médicaux et les systèmes ferroviaires.

BMW

Korea Institute of Energy Research

Poclain Hydraulics

En savoir plus :

Témoignages clients autour de l'IA

MathWorks Consulting

Rapport Gartner sur l'IA

Des outils fiables pour les systèmes pilotés par l'IA

L'IA est une technologie émergente qui évolue rapidement. MATLAB donne les moyens aux ingénieurs et aux scientifiques d'utiliser l'IA dans leur domaine et favorise les collaborations entre les équipes et les organisations.

Avec MATLAB, vous pouvez :

Créer des modèles d'IA à partir de quelques lignes de code ou utiliser des modèles pré-entraînés
Utiliser des outils spécifiques au domaine et des applications low-code pour créer des workflows d'IA complets et évolutifs
Combiner les techniques d'IA avec la simulation au niveau système afin de réduire les erreurs en production
Déployer des modèles d'IA dans des systèmes à haute performance, tels que les dispositifs périphériques et le cloud
Échanger des modèles d'IA et des fonctionnalités de design entre MATLAB et Python

Deep Learning

Concevoir, simuler et déployer des systèmes à base de réseaux de neurones profonds

Machine Learning

Entraîner des modèles, régler les paramètres et déployer vos modèles en production ou sur dispositif périphérique

Reinforcement Learning

Définir, entraîner et déployer des politiques de Reinforcement Learning

Outils proposés

Applications interactives

Utilisez des applications low-code pour labelliser et traiter les données, construire et entraîner des modèles d'IA et gérer vos expérimentations.

Modèles pré-entraînés

Obtenez un modèle pré-entraîné à partir du MATLAB Model Hub, de TensorFlow™ ou de PyTorch^® et adaptez-le à votre tâche.

Modélisation robuste

Visualisez et interprétez les prédictions du modèle d'IA et vérifiez les propriétés de robustesse du modèle.

Appliquer l'IA dans votre domaine

Que vous soyez novice en IA ou que vous développiez vos compétences, MATLAB vous permet d'intégrer l'IA dans divers workflows d'applications telles que la robotique, la maintenance prédictive et bien plus encore.

Computer Vision

Télécommunications

Traitement du signal

Maintenance prédictive

Électrification

Robotique

LiDAR

Radar

Algorithmes de contrôle

Application proposée : Inspection visuelle

Utilisez la Computer Vision pour détecter automatiquement des anomalies dans des images. Les applications utilisant l'IA telles que l'inspection visuelle nécessitent une approche systématique pour :

Améliorer la qualité des données d'apprentissage grâce à la labellisation automatique, au nettoyage des données et à la génération de données synthétiques
Atteindre une précision de prédiction avec le modèle d'IA qui convient au déploiement en production
Tester l'intégration du modèle d'IA avec d'autres parties du système

Détecter des défauts sur des cartes de circuits imprimés en utilisant le réseau YOLOX

L'IA avec l'approche Model-Based Design

Les ingénieurs associent l'IA à l'approche Model-Based Design afin d'accélérer et améliorer le design de systèmes complexes, en particulier pour :

Créer des modèles d'IA de dynamiques non linéaires complexes pour compléter les modèles basés sur les principes fondamentaux.
Utiliser l'IA pour développer des algorithmes embarqués qui sont difficiles ou impossibles à implémenter avec d'autres méthodes.
Valider et vérifier les systèmes pilotés par l'IA à travers leurs liens vers les exigences, la simulation et les tests.
Entraîner des agents de Reinforcement Learning via des interactions avec un environnement simulé.
Générer des données synthétiques pour l'apprentissage des modèles d'IA en simulant un modèle du système physique.

Intégrer l'IA dans le design au niveau système

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Coca-Cola développe un capteur virtuel avec le Machine Learning

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Développer des capteurs virtuels avec l'IA et l'approche Model-Based Design

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