人工智能(AI)是对人类智能行为的模拟。它是一种计算机或系统,旨在感知环境,理解其行为,并采取行动。以自动驾驶汽车为例:像这样的人工智能驱动系统将机器学习和深度学习等人工智能算法集成到复杂的环境中,从而实现自动化。
据麦肯锡预测,到2030年,人工智能预计将在全球创造13万亿美元的经济价值。
这是因为人工智能正在改变几乎所有行业和应用领域的工程。
除了自动驾驶,人工智能还被用于预测机器故障的模型,表明何时需要维护;健康和传感器分析,如患者监测系统;以及直接从经验中学习和改进的机器人系统。
要想在人工智能领域取得成功,需要的不仅仅是训练人工智能模型,尤其是在人工智能驱动的决策和行动系统中。一个可靠的人工智能工作流程包括准备数据、创建模型、设计运行模型的系统,以及部署到硬件或企业系统。
获取原始数据并使其对准确、高效和有意义的模型有用是一个关键步骤。事实上它代表了你大部分的人工智能努力.
数据准备需要专业知识,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。在这些领域的工程师最适合于确定数据的关键特征是什么,哪些是不重要的,以及哪些稀有事件要考虑。
人工智能还涉及大量数据。然而,标记数据和图像是单调乏味的而且费时。有时,您没有足够的数据,尤其是对于安全关键系统。生成准确的合成数据可以改进数据集。在这两种情况下,自动化对于满足最后期限至关重要。
人工智能系统建模成功的关键因素是:
人工智能模型存在于一个完整的系统中。在自动驾驶系统中,感知AI必须与定位算法、路径规划算法以及制动、加速和转弯控制算法集成。
想想人工智能在风力发电场的预测性维护和今天飞机的自动驾驶控制。
像这样复杂的人工智能驱动系统需要集成和仿真。
AI模型需要部署到最终产品的cpu、gpu和/或fpga上,无论是嵌入式或边缘设备、企业系统还是云。运行在嵌入式或边缘设备上的人工智能模型提供该领域所需的快速结果,而运行在企业系统和云上的人工智能模型则从许多设备收集的数据中提供结果。人工智能模型经常被部署到这些系统的组合中。
当您从模型生成代码并以设备为目标时,部署过程会加快。使用代码生成优化技术和硬件优化库,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,或企业系统和云的高性能需求。
人工智能技术的缺乏是有据可查的。然而,使用MATLAB或Simulink的工程师和科学家金宝app®具备在其专业领域创建人工智能驱动系统所需的技能和工具。
人工智能建模技术因应用而异。
MATLAB用户已经部署了数千个用于预测维护、传感器分析、金融和通信电子的应用程序。统计和机器学习工具箱™通过应用程序训练和比较模型,先进的信号处理和特征提取,分类,回归和聚类算法,使机器学习的困难部分变得容易被监督的和无监督学习。
半导体制造商ASML使用机器学习技术创建虚拟计量技术,以改善构成芯片的复杂结构中的叠加对齐。“作为一名工艺工程师,我对神经网络或机器学习没有任何经验。我通过MATLAB示例找到了生成虚拟计量的最佳机器学习函数。我不可能在C或python中做到这一点——找到、验证和集成正确的包会花费太长时间,”工程师Emil schmidt - weaver解释道。
在大多数统计和机器学习计算方面,MATLAB模型的执行速度也比开源更快。
工程师使用MATLAB深度学习能力用于自动驾驶、计算机视觉、语音和自然语言处理等应用。深度学习工具箱™让您创建、互连、训练和评估深层神经网络的各个层次。示例和预先训练的网络使使用MATLAB进行深度学习变得容易,即使不了解先进的计算机视觉算法或神经网络。
MATLAB使工程师能够跨不同的深度学习框架进行协作。通过对ONNX的支持,MATLAB允许在其他受支持的框架(包括TensorFlow)之间导入和导出最新的模型。金宝app
在基于累积奖励的学习的控制系统中,强化学习是一种理想的技术。强化学习工具箱™允许您使用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为复杂系统(如机器人和自治系统)实现控制器和决策算法。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、预测维护和主题建模。文本分析工具箱™为文本数据的预处理、分析和建模提供算法和可视化。它可以从设备日志、新闻提要、调查、运营商报告和社交媒体等来源中提取和处理原始文本。
使用机器学习技术,如LSA、LDA和单词嵌入,您可以从高维文本数据集中找到集群并创建特征。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,以构建利用文本、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系统需要与其他算法集成。系统设计与仿真因为整个系统会影响AI模型的有效性。工程师使用Simulink进金宝app行快速设计迭代和闭环测试。
例如,在自动驾驶系统中,您使用AI和模拟进行总体系统设计。您可以使用Simulink对车辆动力学建模,设计驾驶控制器,并融合各种传感器信号。您可以使用MATLAB开发和训练AI模型,并将训练后的模型合并到Simulink金宝app中进行系统级仿真。你可以使用软件,比如虚幻引擎来合成相机图像,为人工智能模型提供素材,并进行三维可视化。
航行该公司为退休社区生产自动驾驶出租车,在不到三个月的时间内部署了一辆三级自动驾驶汽车。集成模型加快了从构思到道路测试的过程。Simulink让他们在危险条件下安全测试。金宝app
金宝appSimulink还允许从已知的故障条件生成故障数据。在风电场中,你可以将合成故障数据添加到风力涡轮机的测量数据中。您可以完善您的系统模型,以获得未来设备故障的准确预测。
MATLAB中的AI模型可以部署在嵌入式设备或板上,现场的边缘设备上,企业系统,或者云。
对于深度学习模型,您可以使用GPU编码器™生成并部署NVIDIA®CUDA®gpu。或生成C代码MATLAB编码器™和金宝appSimulink编码器™用于在Intel上部署®手臂®板. .供应商优化的库可以创建具有高性能推理速度的可部署模型。
与MATLAB生产服务器™,您可以安全地部署到企业IT系统、数据源和操作技术并与之集成。