AI (人工知能)

バーチャル センサー モデリング

物理センサーでは直接測定できない信号がある場合や、物理センサーを使用することにより設計のコストや複雑さが課題となる場合に、目的の信号を推定します。

  • 全結合層長期/短期記憶 (LSTM) 層サポート ベクター マシンなど、さまざまなディープラーニング アーキテクチャや機械学習アーキテクチャを使用したバーチャル センサー モデルの作成と比較
  • Simulink を用いたシミュレーションおよび展開のための TensorFlow™ または PyTorch® で作成された AI モデルのインポート
  • AI ベースのバーチャルセンサーとシステムの他の部分との統合、シミュレーション、およびテスト
  • AI ベースのバーチャル センサー モデルの圧縮、およびライブラリを使用しない C コード生成を使用したマイクロ コントローラーや ECU への展開
  • 増分学習を用いてリアルタイムでデータを処理するためのバーチャル センサー モデルの適用

システム同定と低次元化モデリング (ROM)

測定または生成されたデータを使用して、非線形動的システムの AI ベースのモデルを作成します。


強化学習

Simulink でモデル化された動的環境と試行錯誤のやりとりを重ねることにより、知的エージェントの学習を行います。