Está demostrado que el uso de modelos de Simulink® a lo largo del proceso de desarrollo, denominado diseño basado en modelos, permite desarrollar sistemas complejos con eficiencia y menor riesgo. Incorporar técnicas de IA a un flujo de trabajo puede ahorrar tiempo y mejorar diseños, para lo que no es necesario tener experiencia en IA.
Existen cuatro razones principales para utilizar IA para la simulación y el diseño basado en modelos:
- Mejora de la precisión: Mejore la precisión de un algoritmo con datos de entrenamiento de alta calidad para desarrollar un algoritmo de IA.
- Control de la complejidad: Utilice IA para reemplazar algoritmos que serían computacionalmente complejos o imposibles de modelar con otros métodos.
- Ahorro de tiempo: Utilice IA para crear modelos de orden reducido de sistemas si se tardaría mucho en desarrollar o simular modelos de alta fidelidad derivados de principios básicos.
- Integración: Integre modelos de IA desarrollados en marcos de código abierto o MATLAB a diseños en nivel de sistema con Simulink.
Casos prácticos de IA en simulaciones
En este e-book abordaremos dos casos prácticos principales para integrar modelos de IA entrenados en Simulink:
– Desarrollo de un modelo de IA para un algoritmo que se desplegará en un sistema integrado. Para ver un ejemplo en profundidad, consulte aquí.
– Uso de IA para el modelado de plantas o entornos basado en datos. Los datos utilizados para entrenar el modelo de IA podrían provenir de hardware o de un modelo de simulación de alta fidelidad con una carga computacional demasiado alta para la simulación en el nivel de sistema. Para ver un ejemplo en profundidad sobre cómo se puede utilizar IA para crear un modelo de orden reducido de un componente de alta fidelidad, consulte el aquí.
En muchos casos, se puede emplear un modelo de IA para ambos ejemplos. Otra opción es utilizar Simulink como un entorno dinámico para reinforcement learning, una rama de Machine Learning (ML).
Más información sobre reinforcement learning
Integrar IA en el diseño basado en modelos para el desarrollo de algoritmos integrados permite:
– Experimentar con varios modelos de IA de un algoritmo y comparar rápidamente los tradeoffs en precisión y rendimiento en un dispositivo.
– Evaluar la conformidad de modelos de algoritmos de IA con requisitos del sistema antes de desplegarlos.
– Ejecutar modelos de IA junto con otros modelos en un entorno de simulación para detectar problemas de integración de sistemas.
– Probar escenarios que serían difíciles, costosos o peligrosos de ejecutar en hardware o en un entorno físico.
Emplear IA para el modelado de orden reducido basado en datos permite:
– Acelerar simulaciones lentas de modelos de alta fidelidad.
– Acelerar el diseño utilizando el modelo de orden reducido basado en IA desde la fase inicial del proceso de diseño y usar un modelo de simulación de alta fidelidad posteriormente en el proceso de diseño para validar los resultados.
– Realizar pruebas de hardware-in-the-loop mediante la verificación del diseño del controlador sin el hardware del sistema completo.
– Dedicar más tiempo a explorar casos límite, realizar iteración del diseño y evaluar alternativas.
¿Cómo utilizar IA en el diseño en nivel de sistema?
Profesionales de ingeniería de todos los sectores pueden utilizar IA sin necesidad de tener experiencia. MathWorks proporciona interfaces, apps y ejemplos fáciles de usar que la hacen accesible.
Puede utilizar técnicas de IA para Machine Learning y Deep Learning en aplicaciones verticales conocidas y aprender a aplicar estas técnicas a problemas específicos de cada sector.
¿Qué caso de éxito desea explorar?
- Sector aeroespacial: Optimización del rendimiento de una flota basada en IA
- Robótica y fabricación inteligente: Gemelo digital basado en IA para el diseño y la validación de robots
- Comunicaciones inalámbricas: IA para la predistorsión digital
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