人工知能 (AI)

MATLAB は、エンジニアード システムの設計、開発、および運用に AI を統合するためのエンジニアリング プラットフォームです。エンジニアや科学者は、MATLAB を使用して、より優れた AI データセットの作成、ドメイン固有のタスクのための AI モデルの構築、およびこれらのモデルの継続的なテストをシステム全体のコンテキストで行っています。

エンジニアや科学者が MATLAB による AI を使用して、既存のワークフローを強化し、複雑な環境におけるソリューションを考案している革新的な方法をご紹介します。

無料評価版を入手する
エンジニアのための AI: AI システムの構築

 

特定領域への AI の適用

AI を初めて使用する場合でも、スキルの向上が目的の場合でも、MATLAB を使用すると、ロボティクス、予知保全などさまざまな用途のワークフローに AI を統合できます。

コンピューター ビジョン
無線
信号処理
予知保全
電動化
ロボティクス
LiDAR
レーダー
control algorithms

注目の応用例: 外観検査

コンピューター ビジョンを使用して、画像内の異常を自動的に検出します。外観検査などの AI の用途では、次の事項のための体系的なアプローチが必要です。

  • 自動ラベル付け、データクリーニング、および合成データの生成による学習データの品質改善
  • 量産展開に適した AI モデルの使用による予測精度の実現
  • AI モデルとシステムの他の部分との統合のテスト

YOLOX ネットワークを使用したプリント基板の欠陥の検出

モデルベースデザインによる AI

エンジニアは、AI をモデルベースデザイン (MBD、モデルベース開発) と組み合わせて、複雑なシステムの設計を高速化および強化しています。

  • 複雑な非線形ダイナミクスの AI モデルを作成し、第一原理モデルを補完。
  • 他の手法では実装が困難または不可能な組み込みアルゴリズムの開発に AI を使用。
  • 要件のリンク、シミュレーション、およびテストにより AI 駆動システムの妥当性確認および検証を実行。
  • シミュレーションされた環境との相互作用を介して強化学習エージェントの学習を実行。
  • 物理システムのモデルをシミュレーションすることにより、AI モデル学習用の合成データを生成。

システムレベル設計への AI の統合

ebook を読む

Coca-Cola、機械学習を使用して仮想センサーを開発

事例を読む

AI とモデルベースデザインを使用した仮想センサー

ブログを読む

ご質問はこちらへ

MathWorks の AI エキスパートとつながる

名前

Johanna

Sivylla

Sivylla

メールによるお問い合わせ

30日間無料トライアル

MATLAB、Simulink、その他の製品を試してみる。

今すぐ始める

AI の入門コース

AI の ワークフローを学ぶ入門コースを見る。

コースを見る