駕馭AI，落實更快的系統設計：在MATLAB^®進行模型降階Harnessing AI for Faster System Design: Reduced Order Modeling in MATLAB

在以模型為基礎的設計流程中，虛擬模型對於複雜系統的設計佔據相當重要的地位。建立高逼真度的虛擬模型來精確地捕捉硬體行為具有很高的價值，不過這些模型對於整個開發階段來說可能太過耗時且不適當。模型降階(Reduced order modeling，ROM)提供更快速、逼真度稍低的近似物。本段演講將聚焦以AI為基礎的ROM，展示如何進行實驗設計及AI模型訓練，並且將這些AI模型整合至Simulink®模擬以進行嵌入式系統的硬體迴圈測試或虛擬感測器應用。本段演講也將討論各種ROM方法的優缺點，幫助你選擇對你的專案最適合的方法。

演講要點：

• 使用No/Low Code工作流程建立以AI為基礎的降階模型
• 將經過訓練的AI模習型整合進Simulink以進行系統層級模擬
• 產生經過最佳化的C程式碼並執行HIL測試