人工智能五大趋势中,MathWorks凭何驾轻就熟

来源:爱集微 #AI#
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集微网消息,清华大学发布的《人工智能发展报告2020》指出,当前人工智能已经迎来其发展史上的第三次浪潮。人工智能理论和技术取得了飞速发展,在语音识别、文本识别、视频识别等感知领域取得了突破,达到或超过人类水平,成为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。人工智能的应用领域也快速向多方向发展,出现在越来越多的场景之中。

MathWorks 首席战略师Jim Tung在预测2021年人工智能的五大趋势时表示,第一大趋势就是人工智能会成为工程师和科学家的应用主流,行业里越来越多的工程师和科学家把人工智能应用在他们实际的产品以及研究中。第二大趋势是人工智能会将工程、计算科学、数据科学和IT这些方向完全结合在一起,成为一个跨学科的领域。第三大趋势是随着人工智能所产模型的可解释性提高,将会让一些安全性要求比较高的领域减少对人工智能的排斥。第四大趋势就是这些仿真和测试将会被更多的采用,会更多的采用3D效果,使得这些仿真效果更加地接近于真实系统。第五大趋势则是人工智能的模型将会更广泛的部署到低功耗、低成本的嵌入式系统设备上。

Jim Tung告诉集微网,目前MathWorks正在各个领域提供AI相关技术产品,以满足客户们自身系统及解决方案对人工智能的渴求,包括航空航天、军工、汽车、能源系统、工业设备、金融、半导体和电子行业等大量应用方向。

针对上文提到的五大趋势,Jim Tung分别举例介绍了MathWorks服务于业界的产品和技术实力。

关于第一大趋势,即行业里越来越多的工程师和科学家把人工智能应用在实际的产品即研究中。Jim Tung以全球光刻机领导者ASML为例,后者运用了大量的MathWorks工具来开发生产过程中的监测系统,其中主要是基于机器学习的半导体制造中的虚拟量测技术。

在芯片制造中,光刻是控制芯片大小的一个基本制作过程,但为了防止由于层之间的连接失败导致的问题,层之间所有的模式都必须按照预期去进行堆砌。而堆砌一旦发生问题,就会影响产量和芯片的质量。Jim Tung介绍说:“ASML使用MATLAB和我们的统计学工具箱,以及机器学习工具箱来开发对准测量的软件,该软件通过应用机器学习算法,利用校准计量数据,对每个晶圆的对准数据进行预估和测量,极大的降低了生产制造的风险。”

通过这个案例,ASML建立了行业的领导力,确定了潜在的制造问题风险的改进方法,同时在维护方面,使用MathWorks方案的成本是最低的。

对于第二大趋势中所提到的人工智能会成为一个将工程、计算科学、数据科学和IT等结合在一起的跨学科领域,Jim Tung提出,MathWorks工具提供了与用户的开发、部署、工作流程中的行业标准和技术平台相结合,可以极大地减少一些返工量。在一个完整的产品开发过程中,开发级是指的是从计划开始到设计、建造以及测试的过程,在这个过程中,有不同的平台。MathWorks所提供的工具(MATLAB、Simulink)主要是集中在设计阶段和测试阶段,我们可以和开发阶段不同的平台、不同的工具所结合,做到无缝的连接。

Jim Tung进一步指出,在开发结束之后,由于开发任务最终都是要为生产工作服务,所以会涉及到运行,运行又涉及到部署。

“部署我们往往有几个选项,不单单是关于嵌入式系统的一些部署,大家可以看到我们在部署的阶段,可以把这些算法、模型等等,部署在嵌入式系统里面,我们就叫Embedded system嵌入式系统。也可以部署在我们一些边缘设备,比如说一些手机、通讯、终端等等这些边缘设备里面。还可以和您的IO、IT和OT的系统,与IT系统相结合,你的IT系统和运营系统相结合。我们也支持部署在云端,比方说Azure或者AWS这些云端,”Jim Tung说,“通过这些方式,MathWorks所提供的MATLAB、Simulink等解决方案是一个完整的全套解决方案,可以从设计到部署,提供给客户一个无缝的连接。”

Jim Tung强调,上述的方法实际上是通过开发、运营和部署的有机结合,去实现一个系统化的升级,把它结合成一个有机的整体。

以全球知名的空调机公司阿特拉斯为例,他们所设计的空调机需要一些高性能的实现这些空调机的工作,它的要求是7天24小时工作。阿特拉斯在全球部署了很多的产品,通过这些人工智能,以及MathWorks提供的工具箱,阿特拉斯可以实现全球超过12万台的这些机器进行联网以及全面的优化维护策略。其目的主要是实现设备的健康管理和维护,以及在现场进行升级。利用这些人工智能,数字完成技术,阿特拉斯已经在MATLAB和Simulink上实现了标准化,在整个产品的生命周期中使用高质量的、不断更新的数字完成技术,这样做的结果就使得整个产品系列的效率提高了10%。阿特拉斯公司对MathWorks给出的反馈是:“使用MathWorks作为平台来标准化我们的工具,这样任何的开发人员都可以使用标准化的模型,来避免重复的工作,MathWorks所提供的数字完成技术极大地提高了我们的效率”。

针对第三大趋势提到的AI模型可解释性和可视化,Jim Tung告诉集微网,例如军工、航空航天、汽车等高安全型领域,他们对系统的安全性要求更高,对于模型的可解释性要求也更高。所以,MathWorks专门为模型可视化提供了一系列工具,并不断升级。

目前,一些高安全系统存在许多的行业标准,例如汽车领域的ISO 26262,工业自动化产品中的IEC 61508等。而随着人工智能技术的出现,这些规定的方法对新的算法可能会出现偏差。所以MathWorks也在和EUROCAE、CSAE国际汽车工程协会等标准委员会来制定适合人工智能的认证标准,以满足高安全性系统的要求。

第四大趋势是更多的通过3D技术实现人工智能的仿真,Jim Tung表示,这其中很重要的一点就是通过仿真去生成合成的数据,人工智能的实现需要大量的数据,首先第一步是准备数据,然后通过这些数据的筛选和提取,将特征值进行模型的训练来找到规律,最后来部署和使用。而在一些极限工况下,这些数据的提取需要耗费大量的人力物力,甚至可能对系统产生破坏性因素。

Jim Tung指出,通过3D技术的建模和仿真,客户则可以轻松地拿到这些极限工况数据,并在通过这些数据去训练模型,来有效提升人工智能的算法。

采油的液压泵、自动驾驶汽车的激光雷达等,都需要利用仿真数据导入到模型中去,来实现真正的人工智能。值得一提的是,单独的人工智能模型是没有意义的,因为最后都是要应用在整个系统中的。所以,Jim Tung强调,把整个的AI算法集成到整个系统范围之内,在转移到硬件之前对它进行仿真,并且验证有效性和系统的其它算法做一个整体的测试,这个才是最关键的。

MathWorks去年开始推出的新产品RoadRunner就是用于自动驾驶的3D场景仿真。自动驾驶系统车辆算法都需要测试在不同外部环境下其自动驾驶功能的响应状态,而通过RoadRunner工具箱就可以方便快捷地搭建起道路、城市工况等外部环境,而且还可以很方便地和Simulink、MATLAB的算法相结合,来实现对于自动驾驶的仿真和测试。

针对第五个趋势,即越来越多的人工智能算法部署在低功耗、低成本的嵌入式系统中。对此,Jim Tung表示,MathWorks提供的自动化代码生成受到了业界的欢迎。

Jim Tung进一步指出,领域内有很多的工程技术人员和科学家,他们专业的地方在于其领域知识,可能在编程方面稍微有所欠缺。MathWorks提供的工具则是通过MATLAB、Simulink等模型和算法,在不需要进行人工干预的情况下自动生成代码,包括CPU的代码、MCU的代码、GPU的代码等,还可以放在像生成HDR coder,我们生成像FPGA,用在FPGA上这种硬件描述语言的代码,可以适合不同场合的应用。

不难看出,在2021年人工智能的五大趋势中, MathWorks丰富的经验和技术产品能够帮助从业者学习、掌握以及实现人工智能功能。在更加智能化的未来,人工智能模型能够自主的重新训练和调整,但Jim Tung也指出,工程师将始终扮演着关键角色。(校对/Jimmy)

责编: 刘燚
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