用Simulink和微软的Project Bonsai构建自主系统金宝app

著者Johanna Pingel，2020年5月19日

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以下是我们人工智能产品组的产品营销经理Aditya Baru的客座文章。他将谈论MathWorks和微软之间的新合作关系。

我很高兴地宣布，MathWorks正在与微软合作，帮助工程师开发工业和制造业应用的自主系统。

这种伙伴关系的重点是之间的整合金宝app我们的仿真和基于模型的设计平台项目盆景这是微软基于云的平台，通过结合机器教学和强化学习技术来设计自主系统。

Project Bonsai使工程师和领域专家能够使用机器教学技术将复杂的问题分解成更小的部分，这些部分可以使用人工智能算法更快地解决。这些算法学会以试错的方式解决个别问题，在给定的场景中尝试各种可能的行动，然后选择最佳的行动。

例如，想象一个机器人使用这种试错法学习走路。它首先需要学习如何保持平衡，然后了解如何移动四肢以免摔倒，然后开始学习如何移动四肢以便从一点移动到另一点。可以想象，这种方法需要大量的训练数据，而从真实的物理系统中获取这些数据既昂贵又危险。

这就是为什么仿真模型对于开发自主系统变得越来越重要，而且对机器教学方法的成功尤其重要。使用Simulink和Simscape构建的仿真模型非常适合金宝app模拟自治系统在现实世界中可能遇到的各种环境和操作条件。然后，机器教学算法使用在各种条件下模拟这些模型所生成的数据，从而形成一个经过训练可以在多种场景下执行的自主系统。

我们的合作专注于在Project Bonsai中使用Simulink和Simscape构建的模型，更重要的是，在Azure上并行缩放这些模金宝app型的模拟，这极大地提高了训练性能。这是通过Bonsai Toolbox完成的，该工具箱提供了一个Simulink块，可以将其添加到现有的Sim金宝appulink模型中，以将其连接到基于azure的Project Bonsai平台。

盆景工具箱可以通过MATLAB或插件资源管理器访问文件交换．对于缩放训练，您可以将Simulink模型文件上传到Project Bonsai平台金宝app并并行模拟以提高训练性能。

Project Bonsai现已全面上线，您可以了解更多关于该平台的信息在这里以及微软的自主系统设计方案在这里．

MathWorks和微软还合作了一个例子，演示了如何使用Simscape模型来训练Project Bonsai的自主系统。我们已经训练了一个机器人在盘子上平衡一个球，并使用机器教学在这个盘子上导航虚拟障碍物。