Intelligenza artificiale per il Model-Based Design
| Orario di inizio | Orario di fine |
|---|---|
| 29 set 2026, 5:00 AM EDT | 29 set 2026, 6:00 AM EDT |
Panoramica
L'intelligenza artificiale sta trasformando lo sviluppo dei sistemi fisici, ma molti team di ingegneri percepiscono ancora la sua adozione all'interno dei flussi di lavoro di progettazione basati su modelli come complessa o limitata a casi d'uso altamente specializzati. In questo webinar, presenteremo tre applicazioni pratiche e di grande impatto: sensori virtuali, modellazione a ordine ridotto (ROM) e apprendimento per rinforzo (Reinforcement Learning), e come integrarle nei flussi di lavoro basati su MATLAB® e Simulink®.
I partecipanti apprenderanno come utilizzare l'intelligenza artificiale per accelerare le simulazioni di modelli fisici complessi, stimare variabili difficili o costose da misurare e sviluppare strategie di controllo avanzate, mantenendo al contempo la piena capacità di simulazione, validazione, verifica e implementazione del sistema integrato.
In evidenza
- Scopri tre applicazioni pratiche dell'IA per i sistemi fisici: modellazione a ordine ridotto, sensori virtuali e apprendimento per rinforzo.
- Impara ad accelerare le simulazioni di modelli fisici ad alta fedeltà utilizzando modelli a ordine ridotto basati sull'IA.
- Scopri come creare sensori virtuali per stimare variabili che non possono essere misurate direttamente o la cui rilevazione fisica è costosa.
- Scopri come addestrare agenti di apprendimento per rinforzo utilizzando ambienti modellati con Simulink per applicazioni di controllo avanzate.
- Impara a convalidare, verificare e implementare modelli di intelligenza artificiale in sistemi embedded e applicazioni industriali.
Informazioni sul relatore/sui relatori
Giuseppe Ridinò, Senior Application Engineer MathWorks, si occupa principalmente delle tematiche di processamento di segnali e di immagini, con particolare attenzione alle applicazioni di intelligenza artificiale e alle loro implementazioni in HW embedded basato su CPU, micro e FPGA.
Prima di entrare in MathWorks nel 2014, ha accumulato esperienze sull'applicazione di MATLAB e Simulink in vari settori industriali per la modellazione e simulazione di sistemi complessi.
Esperto di calcolo numerico, sviluppo software, e modellazione fisico-matematica, possiede una laurea in Ingegneria Elettronica del Politecnico di Torino.
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