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Matlab und Simulink mit weiteren KI-Funktionalitäten

| Redakteur: Sebastian Gerstl

Das Release 2020a von Matlab and Simulink enthält erweiterte KI-Funktionen für Deep Learning bietet. Ingenieure können neuronale Netze jetzt in der aktualisierten Deep Network Designer App trainieren, mehrere Deep Learning-Experimente in der neuen Experiment Manager App verwalten und aus einer größeren Zahl von verschiedenen Netzen als zuvor wählen, um Deep-Learning-Code zu generieren.

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Die jüngsten KI-Erweiterungen in Matlab umfassen unter anderem die interaktive Visualisierung und Kennzeichnung von Signalen und Unterstützung für 3D-Daten.
Die jüngsten KI-Erweiterungen in Matlab umfassen unter anderem die interaktive Visualisierung und Kennzeichnung von Signalen und Unterstützung für 3D-Daten.
(Bild: Mathworks )

„MathWorks bietet eine umfassende Plattform für die Erstellung KI-gestützter Systeme“, erklärt David Rich, Matlab Marketing Director. „Auf der Grundlage von drei Jahrzehnten Produkt-, Beratungs- und Supporterfahrung haben wir einen KI-Workflow entwickelt, mit dem Ingenieure und Wissenschaftler Daten bereinigen, Modelle erstellen und diese in einer Produktions-IT oder auf Embedded-Systemen bereitstellen können.“

Die integrierte Deep Learning Toolbox wurde um zusätzliche Funktionalitäten erweitert, die das Entwickeln von selbstlernenden Algorithmen erleichtern. Dazu zählt eine verbesserte Verwaltung mehrerer Deep Learning-Experimente, das Nachverfolgen von Trainingsparametern sowie das Analysieren und Vergleichen von Ergebnissen und Code mit der neuen Experiment Manager App. Ebenfalls ist es Entwicklern nun möglich, neuronale Netze detaillierter und interaktiv für die Bildklassifizierung zu trainieren, Matlab-Code für das Training automatisch zu generieren und auf vortrainierte Modelle mit der Deep Network Designer App zuzugreifen. Außerdem bietet GPU Coder jetzt mehr Netze für die Implementierung von KI-Systemen auf Cloud- und Edge-Geräten, darunter Darknet-19, Darknet-53, Inception-ResNet-v2, NASNet-Large und NASNet-Mobile.

Hinzu kommen drei dedizierte, neue Produkte innerhalb der Tools. Das Motor Control Blockset umfasst eine Bibliothek von Algorithmen für Motorregelungen, die für die Generierung von kompaktem Code optimiert sind, sowie die standardmäßige Unterstützung mehrerer Hardware-Kits für Motorregelungen. Der Simulink Compiler ermöglicht es Ingenieuren, eigenständige Anwendungen, Web-Apps und Softwarekomponenten aus Simulink-Modellen zu generieren, sodass Simulationen ohne eine Simulink-Installation ausgeführt werden können. Der MATLAB Web App Server schließlich bietet kontrollierten Browserzugriff auf MATLAB-Web-Apps im gesamten Unternehmen eines Anwenders.

Das Release 2020a enthält zudem umfangreiche Updates. Automobilingenieure können mit importierten Straßendaten aus Karten in hoher Auflösung leichter Fahrszenarien erstellen und Schaltroutinen anhand von Analysen von Leistung, Kraftstoffverbrauch und Emissionen optimieren. Für Wireless-Ingenieure wurde die Unterstützung von MATLAB für 5G- und WiFi-6-Technologien um die zusätzliche Unterstützung für die Wellenform-Generierung und die Erkennung von Funkzellen erweitert. Nutzer können außerdem C++-Klassen aus MATLAB-Klassen generieren und im neuen Release wird die nachrichtenbasierte Kommunikation für Dienstfunktionen und wiederverwendbare Subsysteme eingeführt.

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