MATLAB y Simulink para investigación e institutos gubernamentales

Realice análisis e investigaciones en una amplia gama de programas científicos

Las organizaciones de investigación utilizan MATLAB y Simulink para aplicar técnicas de Deep Learning, modelado predictivo y análisis estadístico. Junto con su equipo de trabajo, puede compartir un conjunto común de productos para intercambiar tareas e ideas. También puede agregar toolboxes, apps y productos complementarios específicos de cada disciplina, y desplegarlos en áreas concretas a la vez que todo el equipo de trabajo se forma en las prestaciones de MATLAB y Simulink. Estos productos permiten acelerar proyectos en todos los segmentos científicos.

Con MATLAB y Simulink, puede:

Crear modelos predictivos y de clasificación para análisis médico
Automatizar tareas de análisis de imágenes, como el reconocimiento facial
Utilizar amplias prestaciones de estadísticas para determinar la significación en los estudios
Modelar y simular fenómenos físicos, y desarrollar implementaciones para sistemas
Participar en una comunidad de desarrolladores que han resuelto problemas similares
Capturar datos de instrumentos individuales, tarjetas, sensores o enfoques de Internet of Things en tiempo real

“Para nuestro grupo, las principales ventajas de MATLAB incluyen la capacidad de realizar prototipado rápido de los algoritmos, depurarlos con excelentes herramientas de visualización y, luego, compartir fácilmente el código con otros integrantes de la comunidad de investigadores sobre visión”.
Michael Rubinstein, MIT Computer Science and Artificial Intelligence Lab

Uso de MATLAB y Simulink para investigación e institutos gubernamentales

Tecnología de bypass neuronal de Battelle restaura el movimiento del brazo y la mano de un hombre paralizado

El Instituto Max Planck reconstruye complejos proteínicos clave

Investigación con MATLAB y Simulink

Investigación en IA con MATLAB y Simulink

Deep Learning y procesamiento de imágenes

Con unas pocas líneas de código de MATLAB puede crear modelos de Deep Learning que emplean datos medidos para identificar objetos y predecir estados anormales. Las apps de Image Processing Toolbox permiten automatizar procesos frecuentes, tales como la segmentación de datos de imágenes y el procesamiento por lotes de conjuntos de datos de imágenes de gran tamaño. Puede emplear MATLAB en aplicaciones de procesamiento de imágenes, tales como imágenes térmicas de equipos, clasificación biomédica para análisis médicos e inspección de la calidad de fabricación. En MATLAB, Deep Learning permite el aprendizaje de representaciones de características directamente a partir de datos de imágenes, vídeos o señales.

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Captura de datos

Los productos de MATLAB y Simulink para la captura de datos permiten capturar, analizar y visualizar datos de archivos, aplicaciones, servicios web y dispositivos. Puede acceder a los datos desde:

Hardware como placas de captura de datos, instrumentos de prueba y medición, dispositivos de interfaz bus CAN y dispositivos de procesamiento de imágenes
Bases de datos compatibles con ODBC o JDBC, servidores OPC y diversos servidores de datos financieros

Casos de éxito

Newport Corporation ahorra cientos de horas en el tiempo de captura y análisis de datos

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Cómo trabajar con instrumentos y placas

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Cálculo por GPU

MATLAB permite utilizar GPU NVIDIA^® para acelerar los análisis de IA, Deep Learning y otros análisis de alta carga computacional sin necesidad de ser programador de CUDA^®. Con MATLAB y Parallel Computing Toolbox, puede:

Utilizar GPU NVIDIA directamente desde MATLAB con más de 500 funciones integradas.
Acceder a varias GPU en el equipo de escritorio, en clusters de proceso y en la nube con los workers de MATLAB y MATLAB Parallel Server.
Generar código CUDA directamente desde MATLAB para el despliegue en centros de datos, nubes y dispositivos embebidos con GPU Coder.
Generar código de NVIDIA TensorRT™ desde MATLAB para la inferencia de baja latencia y alta tasa de transferencia con GPU Coder.
Desplegar aplicaciones de IA de MATLAB en centros de datos compatibles con NVIDIA para que se integren con sistemas empresariales mediante MATLAB Production Server.

Casos de éxito

El Centro de investigación de Langley de la NASA acelera el análisis de datos acústicos mediante el cálculo por GPU

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Despliegue e integración de modelos de data analytics en aplicaciones empresariales

Aunque MATLAB ofrece un entorno para desarrollar algoritmos avanzados de análisis de datos y Machine Learning, a menudo estos modelos y sistemas se deben desplegar en el mundo real. Y en particular, si se extrae información relevante de big data. Existen muchas opciones diferentes para desplegar algoritmos de MATLAB, tales como la generación de código C/C++ portátil, ejecutables compilados, aplicaciones basadas en web o incluso la integración en apps móviles.