モデルベースデザインの新時代へ - AI 活用が切り開く新境地と効率化 -

あなたはこれらの課題に直面していませんか？

• クラウドや並列処理でのシミュレーション：Simulink を含む複数のツールでの連成シミュレーションを効率的に、かつ経済的に実行したい
• シミュレーションの高速化：詳細で複雑なモデルを含むシステムレベルのシミュレーションを高速化したい
• バーチャル センサーの活用：物理センサーの代わりにコスト効率の良いバーチャル センサーを使用したいが、そのシミュレーションへの統合方法がわからない
• 複雑な意思決定と制御問題の解決：ルール化できない意思決定や制御問題をシミュレーションでどう解決するか
• Python で作成した AI モデルの活用：Simulink 適用、実装コード生成で行き詰まっている。エンジニアを新たに雇う余裕はない

本セミナーでは、これらの課題を解決するために以下のモデルベースデザインにおける AI 活用の実践的なアプローチおよび、 最新トレンドについて解説します:

• サロゲートモデルを用いたシミュレーションのクラウドと並列処理の最適活用法
• ROM (Reduced Order Modeling, 低次元化モデリング) を用いたシミュレーション高速化テクニック
• バーチャルセンサーモデルの Simulink 統合
• 複雑な問題を解決するための MATLAB, Simulink を活用した強化学習
• Python モデルの Simulink への適用方法

適宜デモを交えて解説しますので、Simulink への AI モデル適用の具体的なイメージを持つことができるようになります。なおモデルベースデザインツールとして Simulink、AI モデル作成ツールとして MATLAB, Python を想定します。

対象者:

• 上記のお悩みを抱えるモデルベースデザイン従事者
• Simulink でのAI モデル活用を考えている方
• AI モデル開発者で AI モデルの活用方法を検討している方

対象レベル - 次のいずれかに該当する方:

• AI についての基礎的な理解がある
• モデルベースデザインについての基礎的な理解がある
• MATLAB, Simulink のユーザー