Da puro linguaggio procedurale, nel 1984, ad ambiente moderno e completo per la modellazione di algoritmi e la generazione di codice, nel 2014: MATLAB ha una storia evolutiva lunga trent’anni. E, questa settimana, al MATLAB Expo di Milano, Fabrizio Sara, manager dei servizi ingegneristici di MathWorks in Italia, l’ha ripercorsa brevemente, sottolineando come oggi tale strumento rappresenti ormai una spina dorsale nella progettazione di modelli e software in molti ambiti. E ciò lungo tutto il ciclo di sviluppo, dalla fase iniziale di creazione dell’algoritmo, fino a quella di deployment del prodotto finale.
All’intervento di Sara, in apertura, è seguito un keynote di Paul Smith, direttore dei servizi di consulenza di MathWorks, che ha delineato i principali megatrend alla base dell’evoluzione degli strumenti di progettazione: cloud computing, big data, Internet of Things (IoT), dispositivi mobile. Gli algoritmi oggi si ritrovano in una molteplicità di prodotti, e l’esigenza è adottare strumenti di programmazione testuale e grafica, dotati di un’ampia gamma di librerie e funzionalità di simulazione e collaudo in tempo reale.
Un altro fenomeno attuale è la diffusione di massa di hardware a basso costo, costituito da piattaforme come Arduino o Raspberry Pi, unita all’esigenza di prototipazione rapida e generazione automatica del codice su specifiche schede e target hardware. Ancora, fattori come IoT e big data fanno sì che le piattaforme di programmazione possano sfruttare la potenza di elaborazione dati del cloud, e la capacità dell’utente di connettersi e lavorare in mobilità utilizzando una varietà di dispositivi.
L’evoluzione di MATLAB e Simulink ha di volta in volta interpretato tutti questi trend, declinandoli in nuove funzionalità a diversi livelli (linguaggio, usabilità, aspetto grafico, prestazioni, supporto hardware, supporto per grandi progetti a livello enterprise). Fra le nuove caratteristiche maggiormente poste in rilievo – e presenti nella release 2014b di MATLAB, annunciata a ottobre – un nuovo sistema di grafica, e funzioni per facilitare l’impacchettamento e la rapida condivisione del codice e delle app.
C’è poi il supporto per l’elaborazione delle grandi moli di dati (big data) prodotti da sensori di strumentazione, sensori ambientali, satelliti, telecamere, e ottenibili in molti settori industriali, come quello energetico, automotive, aerospazio, finanza, retail e medicale. Attraverso funzionalità come MapReduce, è possibile analizzare i dati non gestibili in memoria, o far girare le funzionalità analitiche di MATLAB sulla piattaforma per i big data Hadoop.
In aggiunta, a seconda delle esigenze, l’utente può scegliere la piattaforma computazionale più adeguata: dai sistemi desktop dotati di architettura multicore e GPU, ai cluster, al cloud computing. Con l’ausilio del MATLAB Production Server è possibile far girare i programmi MATLAB sui sistemi di produzione presenti in azienda, incorporando strumenti analitici custom nei database, nei web server e nelle applicazioni enterprise.
In linea con le esigenze di lavoro in mobilità, MATLAB Mobile consente poi allo sviluppatore di svolgere i tipici compiti e operazioni anche attraverso smartphone e tablet Apple (iPhone, iPad), o dispositivi basati su Android.