Mathworks stellt Update vor Release 2019b für Matlab und Simulink

Für Matlab und Simulink gibt es nun ein neues Release.
Für Matlab und Simulink gibt es nun ein neues Release.

Der Softwarehersteller Mathworks stellt das neue Release 2019b für Matlab und Simulink vor. Mit dem Update können Entwickler auf einige neue Funktionen wie überarbeitete Trainingsschleifen für Deep Learning zugreifen.

Zu den neuen Funktionen im Release 2019b für Matlab und Simulink zählen Live Editor Tasks, Updates für KI und Deep Learning und neue Toolboxen. Das Update von Mathworks umfasst außerdem neue Produkte für die Robotik, neues Schulungsmaterial für das Modellieren ereignisbasierter Systeme sowie Updates und Fehlerbehebungen in den Matlab- und Simulink-Produktfamilien. Es ist ab sofort weltweit erhältlich.

Live Editor Tasks

Mit den neuen »Live Editor Tasks« können Nutzer interaktiv Parameter untersuchen, Daten vorverarbeiten und Matlab-Code generieren, der Teil des Live-Skripts wird. Matlab-Benutzer können sich auf ihre Aufgabe, statt auf die Syntax oder komplexen Code konzentrieren. Anwender können den generierten Code automatisch ausführen, um mithilfe einer Visualisierung schnell Iterationen für Parameter durchzuführen.

Über den neuen Simulink-Toolstrip, können Anwender auf Funktionen zugreifen und sie auffinden. Im Simulink-Toolstrip sind die Registerkarten nach Workflow angeordnet und nach Nutzungshäufigkeit sortiert, das spart Zeit beim Navigieren und Suchen.

Updates für KI und Deep Learning

Die »Deep Learning Toolbox« im neuen Release baut auf den flexiblen Trainingsschleifen und Netzen auf, die Nutzer aus dem ersten Update des Jahres kennen. Neue Funktionen ermöglichen es Anwendern, erweiterte Netzarchitekturen mit benutzerdefinierten Trainingsschleifen, automatischem Differenzieren, gemeinsamen Gewichtungen und benutzerdefinierten Verlustfunktionen zu trainieren. Außerdem können Anwender jetzt Generative Adversarial Networks (GANs), Siamesische Netze, Auto-Encoder mit Variationen und Attention-Netze erstellen. Des Weiteren ermöglicht die Deep Learning Toolbox den Export von Netzen, in denen Convolutional Neural Network (CNN)- und (Long Short-Term Memory) LSTM-Ebenen kombiniert sind, sowie von Netzen, die 3D-CNN-Ebenen enthalten, in das ONNX-Format.

Automobilindustrie

Auch Entwickler in der Automobilindustrie unterstützt das neue Update mit neuen Produkten. Dazu zählen

  • die Automated Driving Toolbox für 3D-Simulationen,
  • ein Powertrain Blockset zum Generieren eines DL-Modells für einen SI-Motor,
  • eine Sensor Fusion und Tracking Toolbox zum Entwerfen von dezentralen Trackingsystemen  sowie
  • ein Polyspace Bug Finder zur Problemlösung wie dem Überprüfen von fehlerhaften Lambda-Ausdrücken

Toolboxen für die Robotik

Die neue »Navigation Toolbox« dient dem Entwurf, der Simulation und dem Bereitstellen von Algorithmen für das Planen und Navigieren. Sie enthält Algorithmen und Tools für den Entwurf und die Simulation von Systemen, die physikalische oder virtuelle Umgebungen abbilden, lokalisieren, planen und Bewegungen in ihnen berücksichtigen.

Die »ROS Toolbox« ist für den Entwurf, die Simulation und das Bereitstellen von ROS-basierten Anwendungen gedacht. Sie bietet eine Schnittstelle zwischen Matlab und Simulink und dem Robot Operating System (ROS und ROS2), die es Anwendern ermöglicht, ein Netzwerk aus Knoten zu erstellen, das ROS-Netzwerk zu modellieren und zu simulieren sowie Software für Embedded-Systeme für ROS-Knoten zu generieren. 

Interaktives Tutorial

Zusätzlich zu den genannten Updates bietet das neue Release auch das »Stateflow Onramp«, ein interaktives Tutorial, das Anwendern die Grundlagen zum Erstellen, Bearbeiten und Simulieren von Stateflow-Modellen vermittelt. Der Kurs umfasst ein Video-Tutorial sowie praktische Übungen mit anschließendem Feedback.