E-book

Chapitre 1

Pourquoi utiliser l’IA pour la simulation et l’approche Model-Based Design ?

Utiliser des modèles Simulink® tout au long de votre processus de développement, une approche appelée Model-Based Design, est une manière éprouvée pour développer efficacement des systèmes complexes en réduisant les risques. Ajouter des techniques d’IA à votre workflow peut vous permettre de gagner du temps et améliorer vos designs, sans avoir besoin de compétences avancées en IA.

Voici quatre raisons d’utiliser l’IA pour la simulation et l’approche Model-Based Design :

  1. Augmenter la précision : améliorez l’exactitude des algorithmes en utilisant des données d’apprentissages de grande qualité pour construire un algorithme d’IA.
  2. Réduire la complexité : utilisez l’IA pour remplacer des algorithmes comportant des calculs complexes ou impossibles à modéliser via d’autres méthodes.
  3. Gagner du temps : exploitez l’intelligence artificielle pour créer des modèles de système d’ordre réduit lorsque les modèles à haute fidélité dérivés des principes fondamentaux sont trop longs à construire ou à simuler.
  4. Favoriser l’interopérabilité : intégrez des modèles d'IA, développés dans des frameworks Open Source ou dans MATLAB, à vos designs de niveau système en utilisant Simulink.
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Cas d’utilisation de l’IA dans les simulations

Dans cet e-book, nous aborderons deux cas principaux d’utilisation de l’intégration de modèles d’IA entraînés dans Simulink :

  • Développer un modèle d’IA pour un algorithme qui pourra éventuellement être déployer dans un système embarqué. Pour voir un exemple détaillé, consultez le Chapitre 2.
  • Utiliser l’IA pour un système physique piloté par les données ou pour la modélisation d'environnement. Les données utilisées pour entraîner le modèle d’IA peuvent provenir du hardware ou d’un modèle de simulation haute fidélité trop gourmand en calculs pour être simulé au niveau du système. Pour voir un exemple détaillé d’utilisation de l’IA afin de créer un modèle d’ordre réduit d’un composant haute fidélité, consultez le Chapitre 3.

Développement d’algorithmes embarqués : ce cas d’utilisation comprend des systèmes de contrôle, des capteurs, des algorithmes pour la fusion de capteurs, le traitement d’images et la détection d’objet basés sur l'IA qui seront déployer dans un système embarqué.

Modèles d’ordre réduit : utilisez l’IA pour créer un modèle d’ordre réduit d’un système complexe, utilisable par plusieurs ingénieurs pour affiner et valider les composants du système.

La plupart du temps, vous pouvez utiliser un modèle d’IA pour ces deux cas d’utilisation. Vous pouvez également utiliser Simulink en tant qu’environnement dynamique de Reinforcement Learning, un sous-domaine du Machine Learning (ML).

En savoir plus sur le Reinforcement Learning

En intégrant l’IA à l’approche Model-Based Design pour le développement d’algorithmes embarqués, vous pourrez :

  • Essayer plusieurs modèles d’IA d’un algorithme et comparer rapidement les compromis en termes d'exactitude et de performances sur équipement.
  • Évaluer la conformité des modèles d’IA des algorithmes aux exigences du système avant de les déployer.
  • Exécuter les modèles d’IA conjointement avec d’autres modèles dans un environnement simulé, afin de découvrir et résoudre les problèmes d’intégration système.
  • Tester des scénarios qui seraient trop difficiles, onéreux ou dangereux à exécuter sur du hardware ou dans un environnement physique.

En exploitant l’IA pour la modélisation d’ordre réduit pilotée par les données, vous pourrez :

  • Accélérer la simulation des modèles haute fidélité.
  • Accélérer votre design en utilisant très tôt dans le processus de design un modèle d’ordre réduit basé sur l’IA, ensuite utiliser un modèle de simulation haute fidélité pour valider les résultats.
  • Effectuer des tests Hardware-in-the-Loop en vérifiant le design de votre système de contrôle sans le hardware complet du système.
  • Passer plus de temps à faire des recherches sur les cas limites, effectuer des itérations sur le design et évaluer les solutions alternatives.
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Comment utiliser l’IA lors du design au niveau système ?

Les ingénieurs de l'ensemble des industries peuvent utiliser l’intelligence artificielle, sans avoir à être des experts en IA. MathWorks propose des interfaces, des applications et des exemples faciles d’utilisation pour rendre l’IA accessible.

Vous pouvez utiliser des techniques d’IA pour le Machine Learning et le Deep Learning dans des applications verticales que vous connaissez, et découvrir comment les exploiter pour résoudre des problèmes spécifiques à votre industrie.

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