Unsere neuste Entwicklung - die SMArtInt+ Library - ermöglicht Ihnen die einfache und benutzerfreundliche Integration Ihrer KI-Modelle in Modelica aus unterschiedlichen Quellen und unterschiedlicher Arten. Unterstützt werden neuronale Netze aus TensorFlow, TensorFlow Lite und ONNX. Aufgrund des standardisierten und offenen Interfaces der seit längerem verfügbaren SMArtInt Library können folgende Arten von neuronalen Netzen eingebunden werden:

• Quasistatische Feed Forward Neural Networks (FFNN)
• Dynamische Recurrent Neural Networks (RNN), stateful oder non-stateful
• Neuronale Gewöhnliche Differentialgleichungen (NODE)
• Generative Modelle, die nach dem Encoder/Decoder-Prinzip arbeiten
• Komplexere Anwendungen (BNODE)

Die Einbindung erfolgt in kompilierter Form und kann jederzeit unabhängig vom Modelica-Modell geändert werden. Die Library wird ergänzt durch die SMArtInt+ Python-Module, die Sie bei der Erzeugung, Einbindung und Nutzung unterstützen. Wichtige Features sind dabei unter anderem: 

• einfache Erzeugung des Modelica-Blocks mit der richtigen I/O-Struktur  
• die dynamische Extrapolationswarnung anhand der verwendeten Trainingsdaten
• die Entdimensionalisierung des neuronalen Netzes um eine Verwendung  für skalierte realen Objekte zu ermöglichen

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