Insight. Implementation. Integration.

AI, or artificial intelligence, is transforming the products we build and the way we do business. It also presents new challenges for those who need to build AI into their systems. Creating an “AI-driven” system requires more than developing intelligent algorithms. It also requires:

• Insights from domain experts to generate the tests, models, and scenarios required to build confidence in the overall system
• Implementation details including  data preparation, compute-platform selection, modeling and simulation, and automatic code generation
• Integration into the final engineered system

P.J. Boardman demonstrates how engineers and scientists are using MATLAB^® and Simulink^® to successfully design and incorporate AI into the next generation of smart, connected systems.

Actualmente Airbus Defence and Space se encuentra inmersa en un cambio estructural del proceso habitual del diseño, fabricación y servicio de sus productos. Este proceso, que ha ido mejorando durante más de 40 años, se encuentra ahora en medio de un análisis profundo que tendrá como consecuencia una reforma integral de la actual industria aeroespacial. Siguiendo metodologías adaptadas de Model-Based System Engineering, Airbus Defence and Space está trabajando de manera incesante para poder generar el gemelo digital de avión. 

El concepto de Avión Gemelo Digital consiste en la digitalización de todos los requisitos a todos los niveles, funcionalidades y soluciones de diseño que conforman las bases de una aeronave en todas sus fases: concepción, especificación, diseño, fabricación, verificación y soporte a cliente. Este nuevo concepto de trabajo fuerza a desarrollar un proceso completamente trazable de extremo a extremo de manera bidireccional, enlazando los requisitos a cualquier nivel con las soluciones aportadas basadas en distintas tipologías de modelos.

Las herramientas de MathWorks junto con desarrollos internos de Airbus Defence and Space establecen un marco de trabajo que permite un avance enorme en el desarrollo de cualquier tipo de proyecto. Para ello, cuatro conceptos claves son los pilares fundamentales de esta nueva forma de trabajar:

• Requisitos
  
• Modelos
• Simulación
  
• Trazabilidad
  

Durante la sesión se mostrarán los avances realizados así como los retos en los que estamos trabajando de cara a futuro.  

En la sesión presentarán los avances que se han conseguido en IDNEO gracias al diseño basado en modelos con las herramientas de MathWorks, que ha conllevado mejoras significativas dentro de su negocio auto.

Además, cuando los clientes también utilizan Simulink^®, pueden trabajar directamente con sus modelos, lo que elimina la ambigüedad inherente a los requisitos del lenguaje natural y puede reducir el tiempo de desarrollo a la mitad.

Frecuentemente, los clientes proporcionan componentes AUTOSAR que han desarrollado y nos piden que los integremos en un sistema más grande, potencialmente con otros componentes de terceros. En estos casos, se utilizan la definición de las interfaces del componente para simplificar el proceso de integración, reduciendo el tiempo de desarrollo hasta en un 70 por ciento.

En comparación con proyectos anteriores de alcance similar en los que no usamos AUTOSAR y/o el diseño basado en modelos, ahora tenemos un tiempo de desarrollo mucho más corto: de un año a seis meses, en algunos casos. Además, podemos detectar errores antes, lo que nos permite encontrar y corregir alrededor del 80% de los errores en la fase de diseño.

El desarrollo de sistemas de posicionamiento que integren nuevas tecnologías de seguridad o captación puede demandar una fase de pruebas costosa y prolongada en el tiempo. Para salvar esta situación recurrimos al modelado funcional del sensor a partir de las especificaciones, incluyendo la función de captación, funciones de seguridad y funciones de comunicación CAN. Asimismo, el modelo se construyó para poder integrarse en un sistema de pruebas hardware-in-the-loop (HIL). Considerando la precisión temporal requerida por las pruebas de sistema optamos por sintetizar el modelo del sensor en una FPGA que replicara el interfaz de comunicaciones del sensor real. De esta forma conseguimos un modelo escalable, realizado en Simulink^® y Stateflow^®. Este modelo podemos adaptarlo rápidamente para reflejar los cambios introducidos por el fabricante del sensor, y transformarlo automáticamente a código HDL mediante HDL Coder™ para actualizar el sistema HIL