Ve spolupráci s firmou MathWorks uvádí společnost Humusoft na trh nové vydání výpočetního, vývojového a simulačního prostředí MATLAB R2017a. Tato verze přináší MATLAB Online pro práci s prostředím MATLAB přes webový prohlížeč, interaktivní úpravu grafů v Live Editoru, algoritmy Fast R-CNN a Faster R-CNN využívající deep learning pro detekci objektů v obrazových datech, grafickou aplikaci Regression Learner app pro interaktivní zpracování regresních úloh, snadné spouštění paralelních simulací s modely v Simulinku a dvě zcela nové nadstavby: Powertrain Blockset a Automated Driving System Toolbox. Významnou novinkou produktové řady MATLAB R2017a je MATLAB Online – nástroj, který umožňuje práci s prostředím MATLAB přes webový prohlížeč bez potřeby instalace. Přístupný je pro většinu licencí. S nástrojem MATLAB Online je spojen úložný prostor pro ukládání souborů a dat – MATLAB Drive. Jedná se o sdílené úložiště mezi nástroji MATLAB Online a MATLAB Mobile a lze je využít i s lokální instalací programu MATLAB na počítači. Novinky v Simulinku V základním modulu MATLAB byl rozšířen grafický nástroj Live Editor pro interaktivní úpravu grafů. Vizualizaci doplnila funkce heatmap pro zobrazení závislostí v datech a rozšířila se také podpora funkcí pracujících s tall array – datovým polem určeným k práci s rozsáhlými daty. Zajímavé novinky přináší i Simulink – grafický nástroj pro modelování a simulaci dynamických systémů. Příkaz parsim umožní přímé spouštění více simulací paralelně. Při práci s velkými daty lze využít streamování vstupních signálů přímo z MAT- -souborů bez načítání dat do paměti. Jednoduchý update všech souborů v projektu na nejnovější verzi zajistí nový grafický nástroj Upgrade Project tool. Modelování systémů urychluje automatické přidávání vstupních a výstupních portů pouhým přetažením signálu nad zvolený blok. Deep learning: nové funkce pro konvoluční neuronové sítě (CNN) v nástroji Neural Network Toolbox umožňují trénování CNN pro regresní úlohy, vizualizaci naučených rysů v CNN modelech metodou Deep Dream, transfer learning s předtrénovanými CNN modely AlexNet, VGG-16, VGG-19 a import modelů z Caffe Model Zoo. Funkce nástroje Computer Vision System Toolbox umožňují nasazení CNN k detekci objektů v obrazových datech. Využívá se algoritmů R-CNN (Regions with CNN), Fast R-CNN a Faster R-CNN. Nové nadstavby Powertrain Blockset: modelování a simulace automobilových pohonných systémů Automated Driving System Toolbox: návrh, simulace a testování systémů ADAS a systémů autonomního řízení vozidel Mezi další zajímavé novinky v systému MATLAB R2017a patří: Regression Learner app pro interaktivní trénování regresních modelů v nástroji Statistics and Machine Learning Toolbox, funkce pro analýzu mnohorozměrných časových řad v nástroji Econometrics Toolbox, funkce pro simulaci nových 3GPP 5G rádiových technologií v nástroji LTE System Toolbox, import sestav z nástroje Onshape CAD do mechanických modelů v nástroji Simscape Multibody, Antenna Designer App pro interaktivní výběr a analýzu antén v nástroji Antenna Toolbox, integrace starších verzí generovaného C-kódu v nástroji Embedded Coder, generování HDL kódu ze single-precision operací nástrojem HDL Coder. Samozřejmostí nové verze jsou aktualizace všech stávajících aplikačních knihoven.