Servicios técnicos y consultoría

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

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.


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

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™.

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.


Cálculo en la nube

Puede usar MATLAB en varios entornos de nube, desde MathWorks Cloud hasta nubes públicas, como AWS® y Azure®.

Con MathWorks Cloud, puede utilizar MATLAB y Simulink en:

  • Navegadores web
  • Nubes públicas
  • Contenedores Docker