人工智能,或AI,是聪明人的行为的模拟。这是一个计算机或系统设计,感知环境,了解自己的行为,并采取行动。考虑自动驾驶汽车:像这样的AI驱动的系统集成人工智能算法,如机器学习和深入学习,到复杂的环境,使自动化。
AI估计在2030年创造的经济价值全世界万亿$ 13日,据麦肯锡预测。
这是因为AI在几乎所有行业和应用领域改造工程。除了自动驾驶,AI还用于在该预测机器故障,这表明他们何时需要维护模式;健康和传感器分析诸如患者监测系统;而学习和直接从经验中提高机器人系统。
成功与AI需要不止一个训练模式的AI,特别是在AI驱动系统,使决策和采取行动。实AI工作流包括:准备数据,建立一个模型,在设计上该模型将运行系统,并部署到硬件或企业系统。
获取原始数据并将其用于准确、高效和有意义的模型是一个关键步骤。事实上,它代表了大部分的AI努力。
数据准备需要的专业领域知识例如在语音和音频信号、导航和传感器融合、图像和视频处理以及雷达和激光雷达方面的经验。这些领域的工程师最适合确定数据的关键特性是什么,哪些是不重要的,以及需要考虑哪些罕见事件。
大赦国际还涉及巨大的数据量。然而标签数据和图像是乏味且耗时。有时,您没有足够的数据,特别是对于安全关键系统。生成准确的合成数据可以改进您的数据集。在这两种情况下,自动化对于按时完成任务都是至关重要的。
在模拟AI系统成功的关键因素是:
AI模型存在于一个完整的系统中。在自动驾驶系统中,用于感知的人工智能必须与用于定位和路径规划的算法以及用于刹车、加速和转弯的控制集成在一起。
考虑AI预测性维护风力发电场和自动驾驶仪控制为今天的飞机。
像这样复杂的、人工智能驱动的系统需要集成和仿真。
AI模式需要被部署到的CPU,GPU和/或FPGA的最终产品,无论是嵌入式或边缘设备,企业系统,或云的一部分。嵌入式或边缘设备上运行的AI模型在现场提供所需的快速的结果,而在企业系统和云中运行AI模型提供了来自全国各地众多设备收集的数据结果。通常情况下,AI模型被部署到这些系统的组合。
当您从您的模型和目标设备生成代码时,部署过程将会加速。使用代码生成优化技术和硬件优化的库,您可以调整代码以适应嵌入式和边缘设备所需的低功耗配置文件或企业系统和云的高性能需求。
还有的AI技能有充分证据不足。然而,谁使用MATLAB或Simulink的工程师和科学家万博1manbetx®有必要在自己的专业领域创造AI驱动系统的技巧和工具。
人工智能模拟技术的应用而变化。
MATLAB用户已经部署了成千上万的应用程序进行预测性维护,传感器分析,金融,通讯电子。统计和机器学习工具箱™使得机器的硬部件与应用的培训和比较模型,先进的信号处理和特征提取,分类,回归学习容易,聚类算法监督和无监督的学习。
ASML,半导体制造商,使用的机器学习技术来创建虚拟量测技术,提高在复杂的结构,使一个芯片重叠对准。“作为一个工艺工程师,我曾与神经网络或机器学习的经验。我通过MATLAB实例一起寻找产生的虚拟测量的最佳机器学习功能。用C我不能这样做或Python,那就已经采取了太长时间找到,验证和整合权套餐,解释说:”工程师埃米尔·施密特 - 韦弗。
MATLAB模型还具有更快的执行速度比大多数统计和机器学习计算开源。
工程师使用自动驾驶,计算机视觉,语音和自然语言处理和其他应用MATLAB深学习能力。深度学习工具箱™允许您创建,互连,培训和评估深层神经网络的层。实例和预训练的网络可以很容易地使用MATLAB深学习,即使没有先进的计算机视觉算法或神经网络知识。
MATLAB使工程师能够跨不同的深度学习框架协同工作。通过对ON万博1manbetxNX的支持,MATLAB允许将最新的模型导入和导出到其他受支持的框架,包括TensorFlow。
在控制系统中,从学习基于累积回报效益,强化学习是一种理想的技术。强化学习工具箱™让您使用DQN、A2C、DDPG和其他强化学习算法来训练策略。您可以使用这些策略来实现复杂系统(如机器人和自主系统)的控制器和决策算法。您可以使用深度神经网络、多项式或查找表来实现策略。
自然语言处理模型通常用于情感分析,预测性维护和主题建模。文本分析工具箱™提供算法和可视化的预处理,分析和建模的文本数据。它可以让你提取和处理来自诸如设备日志,新闻,调查,经营者报告,以及社交媒体的原始文本。
使用诸如LSA、LDA和word嵌入式等机器学习技术,您可以从高维文本数据集中找到集群并创建特性。使用文本分析工具箱创建的功能可以与来自其他数据源的功能相结合,从而构建利用文本、数字和其他类型数据的机器学习模型。
复杂的、人工智能驱动的系统需要与其他算法集成。系统设计与仿真是因为整个系统的影响AI模式的有效性非常重要。工程师可以使用Simulin万博1manbetxk中实现快速的设计迭代和闭环测试。
例如,在自动驱动系统,可以使用AI和模拟来设计该控制器用于制动,加速,和转弯。您可以使用Sim万博1manbetxulink中设计和仿真系统模型,并MATLAB的AI模式。您可以使用软件,如虚幻引擎合成理想的相机图像喂AI模式。
航行这家为退休社区生产自动驾驶出租车的公司,在不到三个月的时间里就部署了一辆3级自动驾驶汽车。该集成模型加速了从构思到道路试验的过程。万博1manbetxSimulink让他们在危险的条件下安全地进行测试。
万博1manbetxSimulink中,您还可以生成从已知故障条件的故障数据。在风力发电场,你可能会合成失败的数据添加到从风力涡轮机的测量数据。您可以优化您的系统模型,以获得未来的设备故障的准确的预测。
在MATLAB AI模型可以被部署在该领域嵌入式设备或板,边缘装置,企业系统,或云。
对于深度学习模型,您可以使用GPU编码器™生成和部署NVIDIA®CUDA®图形处理器。或者生成C代码MATLAB编码器™在因特尔部署®和手臂®板。供应商优化的库创建具有高性能的推理速度部署模型。
同MATLAB生产服务器™,你可以安全地部署并与企业IT系统,数据源和业务技术集成。