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。
除了自动化驾驶之外,AI还用于预测机器故障的模型中,表明它们需要维护;健康和传感器分析,如患者监测系统;和机器人系统直接从经验中学到和改进。
AI的成功需要超过培训AI模型,尤其是在AI驱动系统中做出决策和采取行动。实心AI工作流程涉及准备数据,创建模型,设计模型将运行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一个准确、高效和有意义的模型有用是关键的一步。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。这些领域的工程师最适合确定数据的关键特征是什么,哪些是不重要的,以及需要考虑哪些罕见事件。
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数据集。在这两种情况下,自动化对于在最后期限前完成任务至关重要。
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,用于感知的人工智能必须与定位、路径规划和制动、加速和转弯控制的算法相结合。
考虑对当今飞机的风电场和自动驾驶仪控制的预测维护中的AI。
像这样复杂的人工智能驱动系统需要集成和模拟。
无论是嵌入式或边缘设备,企业系统还是云的一部分,需要部署到最终产品中的CPU,GPU和/或FPGA模型。在嵌入式或边缘设备上运行的AI模型提供了现场所需的快速结果,而在企业系统和云中运行的AI模型提供来自许多设备上收集的数据的结果。通常,AI模型部署到这些系统的组合。
当您从模型生成代码并瞄准设备时,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。
在AI中有一个良好的技能短缺。但是,使用matlab或simulink的工程师和科学家金宝app®具有在其专业领域创建AI驱动系统所需的技能和工具。
AI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™使机器学习的硬件容易使用应用程序进行培训和比较模型,高级信号处理和特征提取,分类,回归和聚类算法监督和无监督学习。
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深度学习能力进行自动化驾驶,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一起工作。通过对ON金宝appNX的支持,MATLAB允许从其他支持的框架(包括TensorFlow)导入和导出最新的模型。
在基于累积奖励的学习中受益的控制系统中,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。可以使用深度神经网络、多项式或查找表来实现这些策略。
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找到聚类并创建特征。使用Text Analytics Toolbox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。系统设计与仿真很重要,因为整体系统会影响AI模型的有效性。工程师使用Simulink快金宝app速设计迭代和闭环测试。
例如,在一个自动驾驶系统中,你使用人工智能和模拟来进行整体系统设计。使用Simuli金宝appnk对车辆进行动力学建模,设计驱动控制器,并融合各种传感器信号。您使用MATLAB开发和训练人工智能模型,并将训练后的模型集成到Simulink中进行系统级仿真。金宝app你可以使用像虚幻引擎这样的软件来合成相机图像,以提供人工智能模型和3D可视化。
航行该公司在不到3个月的时间里就部署了3级自动驾驶汽车。集成模型加速了从想法到道路测试的过程。金宝appSimulink可以让他们在危险的条件下安全地进行测试。
金宝appSimulink还允许您从已知故障条件生成故障数据。在风电场中,您可以将合成故障数据添加到来自风力涡轮机的测量数据。您可以优化系统模型,以获得未来设备故障的准确预测器。
MATLAB中的AI模型可以部署在嵌入式设备或电路板上,域中的边缘设备,企业系统,或者云。
对于深度学习模型,您可以使用GPU编码器™生成和部署NVIDIA®CUDA®gpu。或生成C代码MATLAB编码器™和金宝app仿真软件编码器™在Intel上部署®和手臂®董事会..供应商优化的库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。