Zu den neuen Highlights in Matlab gehört die Einführung von Tasks im Live Editor. Damit können Benutzer interaktiv Parameter untersuchen, Daten vorverarbeiten und einen Programmcode generieren, der Teil des Live-Skripts wird. Benutzer der Software sollen sich dadurch stärker auf ihre Aufgabe, statt auf die Syntax oder den komplexen Code konzentrieren. Sie können den generierten Code automatisch ausführen, um mithilfe einer Visualisierung schnell Iterationen für Parameter durchzuführen. Zu den Neuerungen in Simulink gehört der Toolstrip, über den Anwender auf Funktionen zugreifen und diese auffinden können, sobald sie benötigt werden. In diesem Tool sind die Registerkarten nach Workflow angeordnet und nach Nutzungshäufigkeit sortiert. Das soll Zeit beim Navigieren und Suchen sparen.
Künstliche Intelligenz und Deep Learning
Die Deep Learning Toolbox in R2019b baut auf den flexiblen Trainingsschleifen und Netzen auf, die bereits früher in diesem Jahr eingeführt wurden. Neue Funktionen ermöglichen es Anwendern, erweiterte Netzarchitekturen mit benutzerdefinierten Schleifen, automatischer Differenzierung, 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 nun den Export von Netzen, in denen CNN- und LSTM-Ebenen kombiniert sind, sowie von Netzen, die 3D-CNN-Ebenen enthalten, in das ONNX-Format.
Neue Funktionen für Robotik
Neben neuen Funktionen in der Robotics System Toolbox umfasst die Version 2019b zwei neue Produkte:
- Die Navigation Toolbox für den Entwurf, die Simulation und die Bereitstellung von Algorithmen für Planung und Navigation. 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 für den Entwurf, die Simulation und die Bereitstellung von ROS-basierten Anwendungen. Die Toolbox 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.
Kurs zum Selbststudium
Die neue Version bietet zudem das interaktive Tutorial Stateflow Onramp, das Anwendern die Grundlagen zum Erstellen, Bearbeiten und Simulieren von Stateflow-Modellen vermitteln soll. Wie die bestehenden Onramps für Matlab, Simulink und Deep Learning umfasst dieser Kurs zum Selbststudium Video-Tutorials sowie praktische Übungen mit automatisierten Bewertungen und Feedback.
