⭐️Представляем новое высокоскоростное IP-ядро от ЦИТМ «Экспонента»!

Инженеры Экспоненты разработали высокоскоростное IP-ядро DVB-S2/T2 FEC ENCODERex-IPv1.0 для помехоустойчивого кодирования данных, полностью соответствующее современным стандартам связи DVB-S2 (ETSI EN 302 307-1) и DVB-T2 (ETSI TS 102 755).

Основные свойства этого IP-ядра:
🔸оптимизировано для достижения максимальной пропускной способности до 3 Гбит/с,
🔸способно изменять скорости кодирования на лету,
🔸создано для быстрой и гибкой интеграции в архитектуру системы связи.

Также наше новое IP-ядро можно смело использовать в системах, где требуется высокая надежность при передаче данных. Это стало возможно благодаря встроенному FEC Encoder с двумя методами помехоустойчивого кодирования – БЧХ (BCH) и кода с малой плотностью проверок на чётность (LDPC), при совместном использовании которых обеспечивается практически безошибочная работа на уровне примерно от 0,7 дБ до 1 дБ от предела Шеннона.

👉 Подробнее на сайте
👉 Полное описание

#IP_ядра
👍 Экспонента

Блок-схемы + экономика = ❤️

Недавно в Сообществе Engee мы наткнулись на удивительно проработанную публикацию от автора alexsar. Он не только подробно разобрал модель экономического роста Харрода–Домара, но и реализовал её сразу двумя способами: в Julia и в виде визуальной модели на платформе Engee.

📈 В публикации — и дискретный, и непрерывный вариант модели, численные эксперименты, графики, зависимости между сбережениями, потреблением и инвестициями. А ещё — исследование устойчивости роста, когда параметры модели изменяются.

💼 И что особенно приятно — всё это сделано на Engee, с визуальным моделированием, графиками и сравнительным анализом. Пример применения Engee в гуманитарно-экономическом контексте — редкость, но очень показательная!

💬 В комментариях автор поделился:

Перейти на Engee было довольно просто, а язык Julia мне нравится даже больше, чем Python.

Если вы думали, что Engee — это только про инженерию и физику, подумайте ещё раз 😉

🔗 Загляните в Сообщество, оно того стоит.

👍 Экспонента

✈️ ЦИТМ «Экспонента» в составе межотраслевой команды под управлением ПАО «Яковлев» участвует в реализации особо значимого проекта цифровизации:

«Доработка платформы математических вычислений и динамического моделирования Engee для разработки по стандарту КТ-178С»

🔥 Проект получил высшую оценку президиума Правительственной комиссии по цифровому развитию и значимую поддержку Авиарегистра. Реализация проекта проложит путь для технологической независимости в части сертификации бортового ПО для всей авиастроительной кооперации, улучшит экспортный потенциал производителей агрегатов и повысит надежность интеллектуальных бортовых алгоритмов.

👍 Экспонента

✈️ Как мы дали гостям ЦИПР порулить МС-21

На ЦИПР-2025 мы показали цифровую копию МС-21 — интерактивную модель в Engee с 3D-визуализацией и реалистичным управлением. Хотите разобраться, как это устроено?

📜 Читайте подробности в нашей статье на Хабре

🧑‍🎓 Присоединяйтесь к вебинару 18 июня, где мы расскажем об интеграции Engee с железом.

👤 Гости конференции садились в кресло пилота, брали в руки джойстик и пробовали себя в роли лётчиков.

За кадром работала сложная система: 3000+ блоков модели, интеграция с Unigine и ПрагмаСофт, машина реального времени КПМ РИТМ и даже вопросы от иностранцев:

Это точно ваша разработка?

🔗 Подробнее о статье

👍 Экспонента

9️⃣ В соответствии с подписанным соглашением Экспонента поможет ДГТУ в переходе на российскую платформу моделирования Engee.

Напомним, что ДГТУ начал внедрение платформы Engee в учебный и научный процесс в конце 2024 года. Освоение платформы начали преподаватели. И теперь опорный вуз донского региона сможет готовить инженерные кадры, которые будут работать на российском ПО Engee.

🗯 Ректор ДГТУ Бесарион Месхи:

Главная цель подписания соглашения – это импортозамещение. Те программные продукты, которые работают у нас, мы получали из других стран. Теперь переходим на российские разработки. Надеюсь, что с российской платформой Engee будет работать комфортно, с учетом наших замечаний и пожеланий.

Что делает Экспонента:
🔹 Переводит вычислительную инфраструктуру вуза с западного ПО на Engee,
🔹 Проводит обучение и консультации для преподавателей и студентов.

🎓 Engee будет использоваться в основных образовательных программах ДГТУ и совместных научно-исследовательских проектах ДГТУ и Экспоненты.

Это и есть настоящее импортозамещение в образовании и фундамент для технологического суверенитета!

👍 Экспонента

⚡️ 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