Wie lassen sich komplexe Systeme effizienter entwickeln? Die Antwort liegt in Embedded Software, Model-Based Engineering und KI. Von der Simulation bis zur Implementierung – moderne Tools wie MATLAB und Simulink ermöglichen es Ingenieuren, präzisere und leistungsfähigere Lösungen zu schaffen.

Mathworks und NxP stellen die neue Model-Based Design Toolbox (MBDT) for Battery Management Systems (BMS) vor. Die neue Toolbox erleichtert den Entwurf, das Testen und die Implementierung von BMS-Algorithmen auf NXP-Prozessoren.

Ein NXAI-Forscherteam präsentiert erstmals eine End-to-End-Deep-Learning Alternative zur Modifizierung industrieller Prozesse. Die Forschung zeigt, dass Deep-Learning-Modelle physikalische Prozesse über lange Zeiträume hinweg realitätsgetreu abbilden können. Angestrebt wird nun eine schnelle Echtzeit-Simulationen.

Mathworks gibt die Integration von Matlab in die NVIDIA Holoscan-Plattform bekannt. In Matlab können Entwickler ihre bestehende Algorithmen-Codebasis nutzen, um mithilfe der NVIDIA Holoscan-Plattform innovative KI-Anwendungen zu entwickeln und bereitzustellen.

Wie lassen sich komplexe Systeme effizienter entwickeln? Die Antwort liegt in Embedded Software, Model-Based Engineering und KI. Von der Simulation bis zur Implementierung – moderne Tools wie MATLAB und Simulink ermöglichen es Ingenieuren, präzisere und leistungsfähigere Lösungen zu schaffen.

Wie lassen sich komplexe Systeme effizienter entwickeln? Die Antwort liegt in Embedded Software, Model-Based Engineering und KI. Von der Simulation bis zur Implementierung – moderne Tools wie MATLAB und Simulink ermöglichen es Ingenieuren, präzisere und leistungsfähigere Lösungen zu schaffen.