In ambiente tecnico e scientifico è largamente impiegato Matlab, il quale “è una piattaforma di programmazione e calcolo numerico… per l’analisi di dati, lo sviluppo di algoritmi e la creazione di modelli”1.
Matlab è senz’altro molto usato non solo per la sua efficacia, ma anche perché mette a disposizione strumenti che facilitano lo sviluppo di modelli matematici e algoritmi anche molto complessi. Parte di questi strumenti fanno parte di Simulink, che fornisce modelli già pronti di interi dispositivi (meccanici o elettrici, per esempio) e consente di programmare in forma grafica.
Oltre a essere un linguaggio di programmazione, Matlab fornisce toolbox (moduli) con funzioni già sviluppate per lo studio in àmbiti che vanno dai sistemi di controllo all’intelligenza artificiale, dall’elaborazione di segnali alla manutenzione predittiva, dall’elaborazione di immagini e Computer Vision alla robotica, solo per citarne alcuni. Le funzioni disponibili sono talmente numerose che in genere il programmatore ha tutto ciò che gli serve senza dover sviluppare lui stesso gli algoritmi di cui ha bisogno. Matlab inoltre consente di sviluppare applicazioni, di connettersi o essere caricato direttamente nell’hardware, di venire utilizzato con altri linguaggi di programmazione, e infine di lavorare in ambienti cloud.
Il successo di Matlab è dovuto anche alla politica commerciale dell’azienda, che offre pacchetti completi alle università, le quali li utilizzano non solo nella ricerca, ma anche nella didattica, abituando così i futuri tecnici e specialisti a strumenti che poi troveranno naturale impiegare anche nel corso della propria attività professionale.
In figura è riportato un esempio relativo all’identificazione di guasti in pistoni pneumatici a partire da segnali di vibrazione analizzati mediante FFT (Fast Fourier Transform) e PSD (Power Spectral Density) e poi classificati mediante reti neurali.
