في مؤتمر NeurIPS 2025 بسان دييغو، تُظهر شركة ماث ووركس (MathWorks) كيف يمكن للمهندسين والعلماء استخدام بيئة MATLAB® وSimulink® لتصميم وتحقق من صحة ونشر أنظمة ذكاء اصطناعي مُعتمدة في مجالات حساسة للسلامة، مثل النقل الكهربائي، والروبوتات، والأنظمة المستقلة. يُعد المؤتمر، الذي يجذب آلاف الباحثين والمهندسين من أكثر من 70 دولة، منصة رائدة لعرض أحدث التطورات في التعلم الآلي والدماغ الحاسوبي، ويُتيح لشركة ماث ووركس عرض حلولها المتكاملة في دورة حياة تطوير الأنظمة الذكية. يؤكد لوكاس جارسيا، مدير منتج الذكاء الاصطناعي في ماث ووركس، أن "NeurIPS هو المكان الذي يلتقي فيه الابتكار الأكاديمي بالتأثير العملي"، مشيرًا إلى أن الشركة تسعى لربط الابتكار النظري بثقة الصناعة. وخلال عرضه في قاعة المعارض، يتناول جارسيا الفجوة بين الإنجازات الأكاديمية في الذكاء الاصطناعي ومتطلبات الثقة الصناعية، خاصة في القطاعات الحيوية. ويُظهر كيف تُسهم أدوات التحقق الرمزي، والشفافية في اتخاذ القرار، والضمانات أثناء التشغيل، في تحويل النماذج "السحابية" إلى أنظمة قابلة للترخيص والاعتماد. تُقدّم ماث ووركس ثلاث تجارب تفاعلية في كشكها (الرقم 732) تُظهر تطبيقات عملية لبيئات MATLAB وSimulink: أولًا، نموذج حساس افتراضي مدعوم بالذكاء الاصطناعي لتقدير حالة الشحن في البطاريات. يُمكن للمهندسين نمذجة سلوك البطارية تحت ظروف تشغيل مختلفة، وضغط النموذج لتشغيله بكفاءة على الأجهزة المدمجة، وتصدير رمز جاهز للإنتاج، مع دمج الذكاء الاصطناعي مع النماذج الفيزيائية لضمان دقة وموثوقية عالية، خصوصًا في السيارات الكهربائية ونظام تخزين الطاقة. ثانيًا، تُظهر مثّل تطبيقًا لتحديد الوضعية (Pose Estimation) في الوقت الفعلي على وحدات معالجة رسومات مدمجة (GPU). يُبرز العرض كيف يمكن دمج نماذج من PyTorch أو ONNX داخل بيئة MATLAB، وتحسينها لتناسب الأجهزة المحدودة الموارد مثل NVIDIA Jetson AGX Orin، مع توليد كود جاهز للتشغيل. يُعد هذا نموذجًا مثاليًا لتطوير أنظمة روبوتية وذكية مُستقلة. ثالثًا، يُقدّم مثالًا على تكامل نموذج لغة ذكية (LLM) مع خادم MATLAB MCP، لتسهيل تنظيف البيانات، وعرضها بصريًا، وبناء نماذج بسيطة للتعلم الآلي. يُمكن إعادة ضبط هذا السيناريو بسهولة، مما يُسرّع التحول من الفكرة إلى التنفيذ الفعلي. تمّ تأسيس ماث ووركس عام 1984، وتُعدّ من الشركات الرائدة في تطوير بيئة الحوسبة الرياضية، حيث يعتمد ملايين المهندسين والباحثين حول العالم على MATLAB وSimulink لتسريع الابتكار في قطاعات متعددة، من الطيران إلى التصنيع. تُعتبر هذه الأدوات جزءًا أساسيًا من التعليم والبحث في أبرز الجامعات العالمية.