ЦИТМ Экспонента

🧠 «Экспонента» представила систему машинного зрения в животноводстве С 4 по 7 октября на территории Тимирязевской академии состоялась 25-я ежегодная Российская агропромышленная выставка «Золотая Осень – 2023», одно из важнейших мероприятий в отрасли, где демонстрируются самые яркие достижения и инновации. Тимирязевская академия (лаборатория искусственного интеллекта в АПК) совместно с ЦИТМ Экспонента представила новейшую разработку — систему машинного зрения в животноводстве. Эта технология позволяет автоматически определять состояние животных, контролировать их поведение и здоровье, отслеживать качество питания. Система машинного зрения дает огромные возможности для повышения качества продукции и эффективности в животноводстве. Она позволяет ускорить процесс обработки информации и сделать оценки более точными. Машинное зрение может использоваться не только в животноводстве, но и в других направлениях сельского хозяйства, например, при сборе урожая, контроле за состоянием почвы, определении вредителей и болезней растений, и, шире, в самых разных областях промышленности и хозяйства. Подробнее про компьютерное зрение. Выставку посетили первые лица государства: председатель правительства РФ Михаил Мишустин и министр сельского хозяйства Дмитрий Патрушев, которые отметили высокое технологическое развитие отрасли. ИИ не ограничивается компьютерным зрением. 21 ноября ЦИТМ Экспонента проводит в Москве очный семинар по теме «Искусственный интеллект в промышленности», где расскажет о применении ИИ для решения задач в самых разных технических сферах. Зарегистрироваться на семинар можно по ссылке 👈

👋 26 октября ждем вас на вебинаре «Нейросетевой локатор», в 10:00 по московскому времени 🤖 ИИ активно развивается и применяется в различных областях, включая радиолокацию и радиотехнические науки. Исследователи и разработчики используют нейронные сети для решения различных задач, таких как классификация целей и адаптация к помехам. Они также приближаются к концепции "нейросетевого локатора", который представляет собой набор нейронных сетей. 📡 На вебинаре мы сконструируем модель локатора, последовательно заменим основные блоки модели локатора на нейронные сети и проверим работоспособность на сценарии с помехопостановщиком. Основные темы вебинара: 🔹 Формирование диаграммы направленности на основе сверточной нейронной сети; 🔹 Классификация цели с помощью нейронной сети; 🔹 Адаптация к помеховым воздействиям по принципу генеративного состязания; 🔹 Отработка модели на сценарии с помехопостановщиком. 🛰 Чтобы зарегистрироваться на вебинар, перейдите по ссылке👈

«Extremum Seeking Control в системе адаптивного круиз-контроля автомобиля» – новая статья в нашем блоге на Habr Существует множество подходов к управлению адаптивным круиз-контролем: ПИД-контроллеры, управление на основе нечёткой логики, MPC-контроллеры и др. MPC-контроллеры, из-за решения задачи оптимизации в пределах каждого шага расчета, довольно требовательны к целевой платформе. Остальные способы управления, несмотря на простоту настройки и физической реализации, не способны обеспечить оптимальное функционирование во всех режимах движения. Промежуточным решением этой проблемы является применение экстремального управления или управления на основе поиска экстремума (Extremum Seeking Control). В данной статье кратко коснемся того, что же такое управление на основе поиска экстремума, в чём его преимущества и недостатки, а также предложим общие рекомендации по настройке таких контроллеров. 👉 Читать далее 

⚡️ Делимся кейсом: модернизация киберполигона ГК «Текон» Группа компаний «Текон» - ведущий российский разработчик оборудования и поставщик инжиниринговых решений в области промышленной автоматизации.  ГК «Текон» разрабатывает и производит устройства РЗА, контроллерную технику и автоматизирует объекты генерации. Целью проекта являлась модернизация научно-исследовательского киберполигона ГК «Текон» российским КПМ РИТМ. Требовалось, чтобы КПМ РИТМ не только функционально дублировал используемый на киберполигоне RTDS, но и предоставил дополнительные, ранее недоступные возможности. Особенность проекта заключалась в проведении совместных сравнительных испытаний RTDS и КПМ РИТМ. Важной задачей являлось подключение терминала защиты синхронного генератора ТЕКОН 300 к КПМ РИТМ. Проводилась проверка корректности моделируемых переходных процессов в энергосистеме на КПМ РИТМ и идентичности реакции терминала на возмущения внутри российского и зарубежного цифрового двойника. Скачивайте подробный материал здесь.

📖 «О развитии предсказательного обслуживания на примере диагностики трансформатора» – новая статья в нашем блоге на Habr Предсказательное обслуживание – быстроразвивающийся подход к организации технического обслуживания и ремонта. Стремительное развитие и внедрение предсказательного обслуживания основано на современных достижениях цифровизации и четвертой промышленной революции. В основе технологии лежит использование возможностей Анализа Больших данных, Искусственного интеллекта, Интернета вещей, Облачных сервисов. Электроэнергетика является областью с высокими требованиями к надежности, устойчивости, безопасности и качеству вырабатываемой электроэнергии, а также областью, где дефекты и отказы обходятся крайне дорого. Одним из наших проектов по теме предсказательного обслуживания является разработка системы диагностики трансформатора на основе цифрового двойника. В статье мы делимся частью этого проекта – этапом создания цифрового двойника и обучения моделей машинного обучения для решения задачи раннего обнаружения межвитковых замыканий и отклонений параметров трансформатора от номинальных. Читать далее

📢 Конкурс ВКР для студентов-электроэнергетиков от ЦИТМ Экспонента! Запускаем первый конкурс ВКР для студентов-выпускников из сферы электроэнергетики. Отправьте свою выпускную работу на energycontest@exponenta.ru и получите возможность выиграть Яндекс станцию. Номинации: - Математическое моделирование энергосистем - Разработка и усовершенствование алгоритмов РЗА - Обеспечение информационной безопасности на ЦПС - Функционирование сетей с ВИЭ, СНЭ и силовой электроникой - Применение СВИ для управления ЭЭС - Применение ИИ для решения задач в электроэнергетике - Предиктивное обслуживание электрооборудования Много победителей: в каждой из 7 номинации имеются 3 призовых места. Срок сдачи работ: 15 июля Объявление итогов: 25 июля Подробнее тут

🦆 Протокол GOOSE — привлекательная цель для киберпреступников? Читайте нашу новую статью на Хабре с описанием назначения, состава и механизма передачи пакетов протокола GOOSE. В ней мы делимся опытом моделирования спуфинг-атаки на терминал управления выключателем с помощью КПМ РИТМ.

Ингредиенты цифрового двойника оборудования Продолжая серию постов про ИИ в электроэнергетике, отвечаем на главные вопросы. В чем цель предиктивной аналитики? Какие технологии предшествуют ее внедрению? Какие компоненты вам еще нужно будет разработать? Чтобы выстроить вашу индивидуальную дорожную карту мы создали целую платформу Экспонента.Предиктив, где воплощены: - максимум готовых компонентов для low-code разработки, - методология интеграции в ваши IT-системы и опыт наших специалистов по созданию реальных ИИ систем. Запросите презентацию и давайте обсудим, как выстроить ваш собственный подход к контролю, обслуживанию и ремонту ценного оборудования в эпоху больших данных.

Делимся статьей о сравнительных испытаниях КПМ РИТМ и RTDS Вышла новая статья на Хабре про нашу совместную работу с инженерами ГК Текон по тестированию устройства релейной защиты синхронного генератора на российском и зарубежном цифровом двойнике энергосистемы.

Цифровой двойник трансформатора. Часть 1 Рассказываем об успешном проекте по переводу на новые рельсы системы анализа исправности трансформатора. Наши инженеры показали, как применить Экспонента.Предиктив для обучения цифровых двойников, как создать реалистичную модель и наполнить датасет синтетическими данными и как проверить качество работы этой системы. Заходите на ai.exponenta.ru и посмотрите описание других ИИ-проектов. Будем рады общению!

⚡️ Инженеры Экспоненты в фильме про применения ИИ Приятно, когда коллеги делают материал о приложениях искусственного интеллекта, и тем более – когда нас зовут рассказать о наших успехах в промышленном ИИ. В мае на канале Редакция* вышел фильм про применения ИИ. В нём сотрудники Сбера, Яндекса и ещё много интересных спикеров обсуждают свежие вопросы внедрения ИИ в креативных областях и в промышленности. В фильм вошёл и наш комментарий о сделанном пилотном проекте: мы рассказали, почему и как использовали нейросеть для прогноза ресурса газотурбинного двигателя. Вы можете отдельно посмотреть часть про промышленность, а про другие наши решения и результаты мы рассказываем на страницах о компьютерном зрении и предиктивной аналитике. Экспонента проводит разработку ИИ-компонентов и ведёт образовательную работу на пользу клиентам и сообществу. Мы выполняли проекты в самых разных сферах, и если вы хотите пригласить нас провести демонстрацию, мы вас ждём на ai.exponenta.ru/! * под авторством Алексея Пивоварова, который признан иноагентом на территории РФ

📌 Делимся заключительным вебинаром весны по теме «Ускорение разработки систем наземной навигации»  Посмотрите в записи, чтобы узнать о методах моделирования и лучших практиках проектирования, которые могут ускорить разработку наземных навигационных систем. А здесь вы найдете больше записей наших мероприятий.