L'IA transforme la manière dont les ingénieurs travaillent et devient une composante à part entière des workflows de design et de développement. Elle est utilisée pour développer et déployer des modèles sur des dispositifs embarqués, améliorer la productivité grâce à l'IA générative (GenAI) et accélérer les workflows d'ingénierie grâce aux agents IA. MATLAB et Simulink vous permettent de mettre ces capacités en pratique tout au long du processus de développement, de la phase de design au déploiement.
IA générative et IA agentique dans les workflows d'ingénierie
L'IA générative facilite des tâches telles que l'écriture de code, l'explication de systèmes complexes, la génération de cas de test et la création de documentation. En aidant à automatiser les tâches courantes, l'IA générative vous permet de vous concentrer sur le design de plus haut niveau et la résolution de problèmes. L'IA agentique s'appuie sur ces capacités en intervenant dans des workflows comportant plusieurs étapes. Vous définissez les objectifs et les contraintes, tandis que les agents IA orchestrent des tâches telles que la création, l'analyse et l'affinement des modèles.
MATLAB et Simulink supportent l'utilisation de cette technologie dans les workflows d'ingénierie. MATLAB Copilot et Simulink Copilot proposent des fonctionnalités d'IA générative intégrées. MATLAB Agentic Toolkit et Simulink Agentic Toolkit vous permettent de connecter vos agents IA à MATLAB et Simulink, pour qu'ils puissent exécuter du code, créer des modèles, examiner les résultats, simuler des comportements et supporter la revue technique.
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L'IA embarquée pour les systèmes techniques
L'IA embarquée est axée sur le déploiement de modèles de Machine Learning et de Deep Learning dans des systèmes techniques. Parmi ses applications courantes figurent la modélisation de capteurs virtuels, la détection d'anomalies dans les séries temporelles, le Reinforcement Learning et la modélisation d'ordre réduit. MATLAB et Simulink vous permettent de valider les modèles d'IA dans le cadre d'une simulation du système complet. Vous pouvez ensuite optimiser les modèles et les déployer sur des plateformes hardware embarquées.
Vous pouvez également intégrer des modèles développés dans des frameworks de Deep Learning basés sur Python, comme TensorFlow™ et PyTorch®. Cette approche vous permet de réutiliser des travaux existants et d'intégrer ces modèles aux workflows de simulation, de test et de déploiement, avec les autres éléments du design de votre système.
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Exemples d'applications de l'IA
Découvrir comment l'IA générative, l'IA agentique et l'IA embarquée supportent des workflows d'ingénierie spécifiques.
L'IA avec l'approche Model-Based Design
Appliquez des techniques d'IA au design de systèmes techniques.
- Intégrer et simuler des modèles d'IA avec des systèmes
- Assurer la sécurité et la fiabilité de systèmes opérationnels utilisant l'IA
- Générer du code à partir de modèles d'IA pour cibler différents types de hardware
- Gérer les compromis de déploiement de l'IA embarquée
L’IA pour la robotique
Utilisez l'IA pour favoriser l'autonomie dans les applications robotiques.
- Générer des données d’apprentissage synthétiques
- Accélérer la planification et les contrôle des mouvements
- Identifier des objets et cartographier
- Tester et déployer des systèmes
Obtenez l'aide nécessaire pour passer de l'exploration à l'implémentation. Que vous évaluiez des workflows d'IA agentique, planifiiez une intégration ou recherchiez des réponses auprès de la communauté plus large de MATLAB et Simulink, ces prochaines étapes peuvent vous être utiles.
