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聚焦人工智能,洞察数据价值

  2019年5月21日在北京,2019年5月28日在上海,以超越智能为主题的中国MATLABEXPO用户大会,聚集了近1000名MATLAB用户,近2000次网络直播。本次会议展示了MATLABR2019a发布的许多新工具箱,分享了来自航空航天、汽车、电力、通信、教育等行业的真实用户案例。借助MATLABEXPO,观众可以对MATLAB和Simulink的最新特性和功能有更深入的了解。同时,MathWorks专家还分享了如何实现数据科学与工业互联、控制系统设计、AI中的机器学习、深度学习与增强学习、5G通信系统设计、工业设备预知维修等方面的经验。,并与观众探讨了如何将AI技术应用到工业生产制造领域,从而帮助打造行业4.0时代的智能互联数字化工厂。

  更容易应用AI技术。

  新一轮产业转型席卷全球,人工智能正在成为新一轮产业转型的核心方向。如今,越来越多的企业将人工智能作为新旧动能转化的新动力,不断创造新的发展机遇。人工智能不仅促进了智能助手、机器翻译和自动驾驶的发展,而且为工程师和科学家提供了一套处理一般任务的新技术。

  MathWorks首席策略师JimTung先生。

  但是,近年来,在对人工智能的狂热讨论中,有一个奇怪的悖论:大部分公司都在谈论它,但说到将人工智能付诸实践,大部分公司仍然持观望态度。对此,MathWorks首席策略师JimTung先生给出了自己的看法。他认为,造成这种现象的原因是大多数企业被他们认为的实施人工智能的巨大挑战所吓倒。通常这些公司认为AI的实现一定要成为数据科学的专家;担心开发人工智能系统既费时又费钱;缺乏高质量的阅卷数据;将人工智能集成到现有的算法和系统中既昂贵又复杂。吉姆说:“要想在人工智能上取得成功,我们必须将人工智能模型与科学和工程的见解结合起来,并使用跨越整个设计过程的工具链,使用能够跨越科学和工程以及数据科学的工具。如何在他们的环境中实现系统集成和交互。”

  如今,构建基于人工智能的解决方案的工具正在从数据科学家的工具扩展到专业工程师的工具。有了这些工具,工程师可以将人工智能驱动的功能和模型注入应用程序,而无需专业数据科学家的参与。

  MathWorks定位为基于工具的软件制造商。借助MATLAB软件,可以降低算法阈值,大部分公司的工程师可以用更简单有效的方式实现人工智能。MATLAB可以简化和自动化数据合成、标记、训练和调优,并将深度学习部署到AI驱动的系统中,这些系统可以是企业应用、嵌入式系统或边缘计算系统。“AI只是系统的一部分。当工程师已经熟悉了一套现有的系统级流程时,他们就不需要在思想上对人工智能做太多的改变了。”吉姆说。数据科学无疑是一门与AI开发相关的核心学科,但是有了MATLAB,工程师和科学家就可以在没有数据科学经验的情况下轻松使用人工智能。

  虽然很多行业都热衷于部署AI,但是大多数行业和用户都不能完全控制和利用数据。目前AI开发的核心是数据,数据的爆炸式增长和发展极大地刺激了人工智能的发展潜力。关于数据,吉姆认为MathWorks有三个方面的认知。首先是访问数据,包括从数据库、云和数据流直接访问。第二,各种类型的数据,包括采集的信号、声音、图像和文本数据,属于不同类型的数据,我们需要对它们进行处理。三是处理大量数据。MATLAB提供各种工具和功能,帮助客户处理大量数据。可以用MATLAB把上面的数据和算法结合起来,客户可以在电脑上,云上,或者电脑集群上进行处理,只需要一套算法就可以解决,不需要开发不同的算法,使用起来非常非常方便。

  学习工具箱。

  在这次MATLABEXPO中,MathWorks展示了MATLABR2019a中的几个新工具箱,包括强化学习、架构设计、混合信号、AUTOSAR、IBIS-AMI、SoC等。在R2019a中,它还更新了机器人、电力电子、预测维护、自动驾驶以及教育和科学研究方面的几个演示设备。

  其中,工控应用强化学习工具箱是工控编辑最关心的。根据边肖工业控制中心发现的数据,强化学习是机器学习的一个分支。与机器学习相比,强化学习最大的特点是通过交互进行学习。通过奖励或惩罚持续学习来适应环境。

  据报道,R2019a推出了增强学习工具箱,进一步增强了支持AI的MATLAB工作流程。这个新的工具箱促进了一种新的机器学习功能,它通过在与环境的交互中反复试错来训练“代理”,以解决控制和决策问题。它重申了公司对人工智能的承诺,并结合去年秋天发布的R2018b的deepLearningToolbox,可以构建和训练基于Deep神经网络的强化学习策略。

  DeepLearningToolbox通过支持NVIDIAGPUCloud、AmazonWebServices和MicrosoftAzure得到增强,互操作性通过支持ONNX交换格式实现。R2019a版本还支持AI,包括对ComputerVisionToolbox、DataAcquisitionToolbox和ImageAcquisitionToolbox的重大改进。

  借助强化学习工具箱,用户可以通过与MATLAB或Simulink模型代表的环境交互来训练策略。用户可以评估算法,实验超参数设置和监控训练进度。为了提高训练性能,用户可以在云、计算机集群和GPU上并行运行模拟(使用并行计算工具箱和MatLAB并行服务器)。工具箱还包括使用强化学习为机器人和自动驾驶应用设计控制器的参考示例。吉姆说:“强化学习工具箱是基于模拟来改善和改变系统的行为。通过模拟调整会比在真实系统中更快。这就是我们强化学习工具箱的优势和好处。”

  目前,人工智能仍然是行业关注的焦点,而大多数组织仍处于早期应用阶段。作为世界领先的数学计算软件供应商,MathWorks将加快企业的研究、创新和发展步伐,并通过利用全球影响力和领先技术帮助客户提高市场竞争力。

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