⚡️ Лаборатория цифрового моделирования в электроэнергетике объявляет старт нового конкурса выпускных квалификационных работ!

🎞 Компьютер, отличи зелёный от серого — без нейросетей!

Продолжаем серию публикаций на Хабре про классические методы обработки изображений с помощью Julia и Engee. Новый выпуск — это шаг дальше в сегментации спутникового снимка района Москвы. Всё по-прежнему строго по-олдскулу: ни одной нейросети!

Что в статье?
🟢 Цветовые пространства и работа с RGB,
🟢 Сегментация по цвету: как отделить парк от застройки,
🟢 SRG и фильтр Собеля: объединяем текстуру и цвет,
🟢 Морфология, бинаризация и немного математики.

Всё наглядно, с кодом и скриншотами — можно повторить у себя в Engee.

🔗 Читать статью на Хабре

👍 Экспонента

🔥 Инженеры Экспоненты разработали новую улучшенную версию IP-ядра высокоскоростного декодера Витерби VITERBIex-IPv1.1

✔️ Добавлена функция выкалывания, благодаря которой осуществляется поддержка всех кодовых скоростей для стандартов: DVB, 3GPP LTE, 3GPP2, IEEE 802.11a/n/ac/ax/be, IEEE 802.16.
✔️ Оптимизация алгоритма расчёта метрик выживших путей помогла сэкономить используемые аппаратные ресурсы.

Сохранились и возможности предыдущей версии:

🔹Конфигурирование параметров для более эффективного использования аппаратных ресурсов,
🔹Улучшенная корректирующая способность.

👉 Подробнее на сайте

#IP_ядра
👍 Экспонента

🎯 Два дня, одна цель — крутые результаты!

Недавно мы провели двухдневный тренинг «Основы моделирования». Наши гости — настоящие профессионалы из топовых организаций:

🔹 Курчатовский институт
🔹 АО «Кронштадт»
🔹 Проектный центр ИТЭР (Росатом)
🔹 АО «Концерн "Вега"»
🔹 МАИ

Ключевые моменты тренинга:
✔️Освоение базовых инструментов Engee
✔️Моделирование сложных систем
✔️Оптимизация процессов
✔️Решение отраслевых задач

Два дня непрерывного погружения в мир моделирования. Участники разбирались в тонкостях работы с Engee, решали реальные задачи и обменивались опытом.

💙 Желаем всем удачи в дальнейшем профессиональном росте и новых успехов в сфере моделирования в Engee!

P.S. Если вы пропустили этот тренинг, не расстраивайтесь! У нас впереди ещё много интересных мероприятий. Следите за нашими анонсами 😉

👍 Экспонента

💼 Импортозамещение в действии: перенос модели ГТД из Simulink в Engee

✈️ Разработка авиационных систем — это всегда сложно, долго и строго. Поэтому привычные инструменты вроде MATLAB/Simulink играют ключевую роль в работе конструкторов. Но когда лицензии западного ПО становятся недоступны — приходится действовать.

ЦИТМ Экспонента вместе с Уральским заводом гражданской авиации (УЗГА) завершили проект по переносу математической модели газотурбинного двигателя (ГТД) из Simulink в российскую среду моделирования Engee. Мы с коллегами взяли реальную модель — с уравнениями вращения ротора, расчётом тяги и взаимодействием подсистем.

Что сделали:
🔧 Перенесли структуру модели вручную;
📈 Провели валидацию на одинаковых входных данных;
📶 Сравнили поведение модели по ключевым параметрам — разница не превысила 1,5%.

Важное наблюдение: интерфейс Engee оказался понятен инженерам, а все функции, включая визуальное моделирование, работу с масками блоков, обработку данных и запуск симуляций, привычны.

Даже такая непростая задача, как моделирование ГТД, может быть решена в нашей среде Engee без потери качества и с минимальным стрессом для инженера.

🔗 Подробнее о проекте и примере модели.

👍 Экспонента

🕹 БПЛА vs птицы: микродоплеры и моделирование в Engee

На XII Международной Четаевской конференции в Казани инженер Экспоненты Алексей Семичастнов рассказал, как на основе микродоплеровских сигнатур РЛС сможет отличить БПЛА от птицы.

💼 Вся разработка велась в среде Engee — с визуальными блок-схемами, подробным сценарным моделированием и анализом откликов. Такой проект на стыке радиолокации, ИИ и моделирования показывает, что Engee — гибкая и многофункциональная инженерная платформа.

А ещё мы привезли в Казань наш стенд:
🔹рассказывали про HIL-испытания,
🔹раскрыли все возможности комплекса КПМ РИТМ,
🔹продемонстрировали цифровые двойники с подключением реального оборудования.

Участники увидели, как на практике происходит моделирование в Engee вместе с КПМ РИТМ — от идеи до аппаратной отладки.

Четаевская конференция — традиционно про механику и динамику систем. И приятно, что на подобных конференциях всё больше внимания уделяется новейшим российским инженерным решениям.

👍 Экспонента

💎 Моделирование динамики ледяного покрова акватории Баренцева моря в Engee

Специалисты одного из научных центров реализовали в Engee решение трудоемкой задачи, построив несколько прогнозных моделей климата для оценки динамики ледяного покрова акватории Баренцева моря на основе анализа большого массива геофизических данных.

✍️ Основная задача:
Обработка и визуализация данных из файлов, предназначенных для хранения геоданных в форматах shapefile (shp) и netCFD (nc). В результате в файловом хранилище Engee было собрано несколько десятков гигабайт данных из различных источников.

💼 Инфраструктура Engee позволила организовать надёжную и быструю работу с данными без настройки собственных рабочих станций, съемных носителей и внешних репозиториев. На протяжении нескольких месяцев совместная работа команды над проектом происходила в едином облачном пространстве.

Этот кейс показал, как Engee применяется в задачах в сфере климатологических и гидрометеорологических исследований.

👉 Подробнее о проекте

👍 Экспонента

🎓 Преподаватель Калужского филиала МГТУ им. Баумана Ирина Николаевна Радченко (кафедра МК-10) использовала инженерную платформу Engee в своём исследовательском проекте по легированию мультикристаллического кремния.

В статье «Технология легирования в мультикристаллическом кремнии: учет неполной ионизации и подвижности носителей заряда» описана модель расчёта профилей удельного сопротивления в p-типе кремния, легированного бором, фосфором и галлием.

💼 Engee применялся для научных расчётов при построении квазиплоских профилей сопротивления с учётом неполной ионизации примесей и подвижности носителей заряда.

✔️ Работа была представлена на конференции REEPE-2025 и проиндексирована в рецензируемой базе данных Scopus.

Отличный пример применения Engee в научной работе!

👉 Подробнее здесь.

👍 Экспонента

🆒 Инженеры тоже отдыхают.
Но по-своему

Пока кто-то лежит на пляже, мы запускаем Летнюю школу Julia — интенсив по языку, который уже используют в научных расчетах, ИИ, математическом моделировании и инженерных проектах.

📅 Когда? 25-29 августа
💿 Формат: онлайн, бесплатно

✨ Мы обновили и улучшили программу — стало еще больше практики и примеров из реальных задач.

Что вас ждет:
✔️теория без воды
✔️практические задачи
✔️поддержка специалистов Экспоненты
✔️сообщество, которое поймет с полуслова

Почему Julia⁉️
⭐️Легкость Python
⭐️Скорость C
⭐️Динамичность Ruby
⭐️Возможности MATLAB

Julia — не просто модный язык, а рабочий инструмент, который уже сейчас открывает новые карьерные возможности.

После регистрации вас ждет закрытый чат студентов школы 👀

👉 РЕГИСТРАЦИЯ 👈

👍 Экспонента

💻 В Петербурге на двух научных конференциях наш сотрудник, Николай Капырин, представил практические кейсы использования Engee для реализации промышленного ИИ

📌 На SAEC-2025 в СПбПУ наш инженер выступил с докладом «Суррогатная модель для теплового расчета радиатора».

С помощью Engee показал, как объединять несколько расчетных точек и создавать новые компоненты, в которых рассчитывается облегченная суррогатная модель радиатора, что ускоряет проектирование и снижает затраты. Такой подход особенно полезен на ранних этапах проектирования и при разработке сложных систем.

Суть суррогатного моделирования состоит в том, чтобы избежать необходимости проводить тяжеловесные расчеты классическими методами (например, МКЭ) на каждом этапе расчета. Вместо этого используется суррогатная модель — алгоритм, “обученный” на небольшом количестве эталонных расчетных сценариев (полученных через тот же МКЭ) , который работает значительно быстрее.

📌 На конференции «Промышленный искусственный интеллект», также в СПбПУ, Николай Капырин представил второй доклад: «Преобразование нейросетевых алгоритмов в код для микроконтроллера и валидация в модельном окружении на российской платформе Engee».

Инженер рассказал, как с помощью Engee, языка Julia и библиотеки Symbolics можно автоматизировать процесс преобразования нейросетей, разработанных во Flux, в код для микроконтроллеров, а затем протестировать полученные алгоритмы в модельном окружении, прямо в среде для модельно-ориентированного проектирования Engee.

👤 Участники отметили удобство и практичность онлайн-платформы в учебном процессе и в изученных сценариях наукоемких расчетов. Особенно приятно было обсудить перспективы с представителями вузов и промышленности. Некоторые коллеги сами подходили, протягивали визитку и говорили:

Это именно то, что нам нужно. Давайте встретимся ещё раз и обсудим подробнее.

👍 Экспонента

◾️ Инженеры Экспоненты разработали и верифицировали новое производительное IP-ядро модулятора DVB-S2 для компании «СПУТНИКС»

По требованиям заказчика, IP-ядро должно было:
✔️ формировать сигналы по стандарту ETSI EN 302 307−1 V1.4.1,
✔️ обеспечивать символьную скорость до 350 Мбод/с,
✔️ быть совместимым с целевой аппаратной платформой.

🔥 Все требования были выполнены благодаря высокой экспертизе команды и применению модельно-ориентированного подхода. Наши инженеры создали системную (Golden reference) модель модулятора и структурную модель модулятора DVB-S2 для целевой аппаратной платформы заказчика.

Из структурной модели был синтезирован HDL-код и разработано IP-ядро модулятора DVB-S2, готовое для интеграции в HDL-проект заказчика. Разработанное ядро имеет встроенный управляющий интерфейс AXI4-Lite переключения режимов работы модулятора, например, для адаптивного переключения типа модуляции и относительной скорости кодирования — Adaptive Coding and Modulation (ACM).

🔗 Подробнее

🏢 Экспонента

🇨🇳 Engee выходит на международный уровень: первые шаги в биомедицине в Китае

🎓 Engee стала основой учебного курса по разработке медицинских приборов в Хэнаньском университете науки и технологии (ХУНиТ). Лекции провёл Дмитрий Балакин, преподаватель НИУ «МЭИ» и инженер Экспоненты, в рамках партнёрского соглашения между вузами.

В рамках курса студенты:
✔️ Освоили базовые принципы программирования на языке Julia,
✔️ Изучили основные концепции разработки медицинских приборов по принципу модельно-ориентированного проектирования в среде Engee,
✔️ На практике спроектировали цифровые фильтры,
✔️ Разобрали концепцию работы биорадаров (о биорадарах на Хабр)

Участники отметили, что Engee функционально схожа с MATLAB, но при этом полностью адаптирована для китайского пользователя — интерфейс, документация и рабочие сценарии.

PS: под влиянием этой поездки в сообществе Engee появилось новое направление — "Биомедицина". Уже сейчас можно посмотреть проекты по теме:
👉 Перейти к проектам по биомедицине

💼 Engee — это не только промышленное моделирование, но и платформа, с которой можно уверенно выходить на новые рынки.

🏢 Экспонента

🤔 Кажется, вы ещё не слышали про чат пользователей Engee в Telegram…
А мы пришли вам напомнить!

В чате «Мастерская Engee» можно задавать любые вопросы про работу в Engee — от самых простых до сложных. Там сидят наши инженеры, которые готовы отвечать и помогать.

👉 ВСТУПИТЬ В ЧАТ

🏢 Экспонента

🔥 Engee теперь официально среди топовых российских IT-разработок

Аналитическое агентство TAdviser обновило Карту российского рынка ПО 2025. В неё вошли 400+ ключевых отечественных разработчиков, и среди них — разработчик Engee (компания РИТМ) 💼

В разделе инженерного ПО агентством отмечены разработчики больших инженерных САПР: CAD, CAM, PLM, 3d и 1d CAE. Масштаб Engee вполне соответствует соседям по карте, ведь инженерная платформа Engee это не только 1d CAE альтернатива Siemens Amesim, но еще и:

🔹Инженерная IDE для кода, графиков и данных
🔹САПР для разработки и настройки алгоритмов автономных систем
🔹Автоматическая генерация embedded-кода — прямо из модели
🔹Цифровые испытания, отладка и симуляция сложных систем — в единой среде имитационного моделирования
🔹Платформа для автоматизированного тестирования и измерений "на железе"

На основе решений фирмы РИТМ мы уже создаем отраслевые программно-аппаратные комплексы класса «Цифровой полигон». Зацените наши решения для авиации.

🗯 Слово директору по развитию технологий Engee, Денису Жегалину:

Очень приятно, что признанный аналитический центр подтвердил наш авторитет в сфере разработки инженерного ПО. Это ещё один шаг к тому, чтобы российские компании выбирали отечественные решения — не потому что "надо", а потому что удобно и эффективно.

🏢 Экспонента

🎶 Имперский марш в Engee: как инженерная модель превратилась в музыку

В этом видео мы показали, как с помощью Engee и РИТМа можно не только моделировать сложные системы, но и… сыграть «Имперский марш» из Звёздных войн.

Что происходит:

1️⃣В Engee создаём функции для формирования длительности нот, пауз и их тональностей.
2️⃣Ноты определяем по их порядку в равномерно темперированном строе.
3️⃣Переписываем мелодию по этим нотам с использованием функций длительности и альтераций
4️⃣Полученную мелодию в виде вектора значений (порядок нот и длительности) передаём в модель, где генерируется сигнал.
5️⃣Модель запускаем на РИТМе, сигнал из модели передаётся на аналоговый выход.
6️⃣Подключаем jack-кабель к колонке — и слушаем мелодию!

Engee — российская инженерная платформа для моделирования, расчётов и генерации сигналов

Да прибудет с вами РИТМ!

В следующих видео — визуализация сигналов, генерация музыки и неожиданные применения инженерного моделирования.

🏢 Экспонента

🥩 Моделирование в мясопереработке: неожиданный успешный пример применения Engee

Обычно под инженерным моделированием представляют себе ракеты, подводные лодки или электростанции. Но Engee отлично работает и в куда более «земных» сферах — например, в мясопереработке.

🤝 Вместе с учёными ФНЦ пищевых систем им. В.М. Горбатова мы разработали цифровую модель промышленной мясорубки — точнее, системы автоматизированного управления процессом измельчения мясного сырья.

Модель учитывает:
✔️особенности электропривода
✔️переменную нагрузку на фрезу
✔️нелинейность процесса измельчения
✔️стационарную случайность мясного потока

💼 С помощью блоков библиотек механики и электричества Engee была создана цифровая модель процесса измельчения мясного фарша. Метод Монте-Карло использовался для имитации неоднородности сырья. Полученная модель позволяет прогнозировать размер частиц фарша в зависимости от частоты вращения фрезы и скорости подачи заготовок. Полученные данные показали отличную сходимость с экспериментами.

Проект был представлен на секции «Биотехнологии, процессы и оборудование для мясных систем» учёного совета ФНЦ пищевых систем им. В.М. Горбатова. Ранее инженеры Экспоненты совместно с исследователями ФНЦ уже публиковали в журнале «Мясная индустрия» научные статьи о применении среды Engee в пищевой промышленности:

🔹«Мягкие вычисления или классические модели управления?»
🔹«Soft computing в производстве продуктов для детей раннего возраста»

🚀 Совместная работа по цифровизации пищевого производства в российской среде Engee продолжается — и, судя по всему, впереди ещё немало интересных решений.

🔗 Подробнее на Хабре

🏢 Экспонента