Разработчики: | Smart Engines (Смарт Энджинс) |
Дата последнего релиза: | 2023/10/11 |
Отрасли: | Машиностроение и приборостроение, Фармацевтика, медицина, здравоохранение |
Технологии: | Big Data, Data Mining, САПР, СЭД - Системы потокового распознавания |
Содержание |
Основные статьи:
- Компьютерная томография
- Data Mining
- Большие данные (Big Data)
- САПР Системы автоматизированного проектирования
Smart Tomo Engine – отечественный программный комплекс, который проводит трехмерную томографическую реконструкцию объектов разной природы по набору рентгеновских проекций в режиме реального времени. Использование в Smart Tomo Engine алгоритмов реконструкции позволяет существенно сократить время вычислений без увеличения вычислительных мощностей.
2024
Получение статуса ПО с искусственным интеллектом
Минцифры России присвоило программным решениям российской компании Smart Engines статус ПО, относящегося к сфере искусственного интеллекта. Соответствующие изменения были внесены в Единый реестр программного обеспечения. Об этом Smart Engines сообщила 29 августа 2024 года.
Теперь пользователи всех флагманских продуктов компании, включая Smart ID Engine, Smart Document Engine, Smart Code Engine и Smart Tomo Engine, могут получить дополнительную поддержку со стороны государства, в том числе за счет снижения выплат по налогу на прибыль. Подробнее здесь.
Получение патента на технологию для исследования месторождения нефти
Ученые Smart Engines представили и запатентовали в США технологию, которая позволит компаниям эффективнее исследовать месторождения нефти. Об этом компания сообщила 24 июля 2024 года. Разработанные алгоритмы строят цифровой двойник, по которому можно провести анализ цифрового керна, и обнаруживают ложные "уплотнения" породы, что снижает риски при принятии решения о старте добычи.
Керн – это образец горной породы, извлеченный из скважины с помощью керноотборника. Создание цифровой 3D-модели керна при помощи метода рентгеновской томографии и алгоритмов искусственного интеллекта позволяет проводить анализ и виртуальные эксперименты с породой-коллектором. Цифровой керн является одним из самых точных методов оценки нанопористости и, как следствие, помогает определить количество нефти в породе, оценить потенциал исследуемых месторождений.
Однако при построении цифрового двойника керна из-за артефактов чаши может возникать ложное "уплотнение", которое скрывает поры керна. Именно такие артефакты способен подавлять алгоритм ученых Smart Engines, описанный в патенте. Дмитрий Бородачев, DатаРу Облако: Наше преимущество — мультивендорная модель предоставления облачных услуг
Чашевидные искажения, а также полосы между областями сильного поглощения возникают вследствие использования для зондирования полихроматического излучения, т.е. излучения с широкополосным спектром. Причина этого кроется в том, что классические подходы компьютерной томографии к реконструкции данных рассчитаны на то, что энергия всех фотонов будет одинакова (т.е. данные, зарегистрированные в монохроматическом случае). Для борьбы с ними можно использовать монохроматоры рентгеновского излучения, но это снижает эффективность метода. Другой подход – разработка более сложных и точных математических моделей, лежащих в основе реконструкции. Именно к этому типу относится изобретение российских ученых.
Представленный учеными Smart Engines метод коррекции позволяет при обработке проекционных данных, собранных в полихроматическом режиме, уменьшить количество артефактов, связанных с увеличением жесткости пучка, без необходимости проведения дополнительных калибровочных экспериментов или изменения аппаратной части. Суть его заключается в том, что после определения оптимального значения коррекции проекционные данные линеаризуются (другими словами - преобразуются таким образом, чтобы их могли обрабатывать алгоритмы реконструкции), а затем из этих линеаризованных данных реконструируется итоговое изображение. При этом основным плюсом такого метода является автоматическая настройка параметров коррекции.
Для создания 3D-моделей керна используется микротомограф с программным продуктом для томографической реконструкции Smart Tomo Engine. Система искусственного интеллекта позволяет получить восстановленное трехмерное изображение объекта в высоком разрешении, сравнить с идеальной моделью на предмет соответствия состава, размеров, наличия трещин и других скрытых дефектов. Программа предназначена для использования в области промышленной томографии при исследовании и контроле качества внутренней структуры объектов разного размера: от микросхем до индустриальных двигателей внутреннего сгорания.
В 2024 году это уже второй патент США, полученный компанией Smart Engines. Предыдущий был связан с моделью нейросетей – биполярными морфологическими сетями.
Совместимость с «Ред ОС» 8
Smart Engines протестировал совместимость последней версии своих технологий с Ред ОС 8. Об этом компания сообщила 28 марта 2024 года.
Ранее программные продукты компании – Smart ID Engine, Smart Code Engine, Smart Document Engine и Smart Tomo Engine — получили обновление 2.3.0. В ходе тестирования было подтверждено, что они корректно работают с операционной системой компании Ред Софт.
Smart Engines стремится к тому, что все решения компании были кроссплатформенными. И, конечно, важно обеспечить работу алгоритмов распознавания документов, которые используются в ключевых процессах в банках, госструктурах и других организациях, – сказал Владимир Арлазаров, доктор технических наук, генеральный директор Smart Engines. |
2023
Smart Tomo Engine 2.2 с возможностью воспроизведения только интересующей области
Компания Smart Engines 11 октября 2023 года представила обновленную версию российского программного продукта для томографической реконструкции Smart Tomo Engine 2.2. Система искусственного интеллекта позволяет получить восстановленное трехмерное изображение объекта в высоком разрешении, сравнить с идеальной моделью на предмет соответствия состава, размеров, наличия трещин и других скрытых дефектов. Программа предназначена для использования в области промышленной томографии при исследовании и контроле качества внутренней структуры объектов разного размера: от микросхем до индустриальных двигателей внутреннего сгорания.
В обновленной версии программного продукта теперь можно воссоздавать изображение не всего исследуемого объекта, помещенного в томограф, а только интересующей области. Это важно, так как зачастую рабочая область детектора превосходит сам объект и образуется много неинформативного пространства, которое нет необходимости восстанавливать.
Кроме того, часто стоит задача исследовать только часть объекта – например, отремонтированный фрагмент изделия, будь то сварной шов или часть микросхемы. В зависимости от размера объекта время реконструкции можно сократить до 50-70%. Применение томографических комплексов с новой версией Smart Tomo Engine поможет ускорить производственные процессы в машиностроении, ракетно-космической, нефтегазовой отраслях, микроэлектронике и других сферах.
В Smart Tomo Engine 2.2. реализован принципиально иной механизм загрузки данных. Теперь пользователю не нужно ждать, пока загрузятся все измеренные данные, которых для получения цифрового изображения объекта с высоким разрешением может быть очень много. В новой версии процессы загрузки данных и выбора режима реконструкции выполняются параллельно. Пока данные загружаются, пользователь в режиме предпросмотра может буквально "на лету" настраивать параметры реконструкции. Это не только сделало работу с программным продуктом более удобной, но и заметно ускорило ее за счет фоновой загрузки.
Кроме того, в данной версии был улучшен пользовательский интерфейс, а также повышено удобство работы с программой.
Smart Tomo Engine 2.2 может быть установлена как на уже находящихся в эксплуатации томографах для замены штатного ПО, так и войти в качестве программной части во вновь создаваемые томографические комплексы. Система входит в реестр отечественного ПО и совместима как с отечественными, так и с иностранными томографическими аппаратами.
Smart Tomo Engine 2.0 с расширением области применения на промышленность
Компания Smart Engines 23 марта 2023 года сообщила о выходе на рынок промышленной томографии. Актуальность задачи неразрушающего контроля качества внутренней структуры деталей резко возросла с приходом аддитивных технологий, отметил генеральный директор Smart Engines, кандидат технических наук Владимир Арлазаров. Рентгеновская томография с этой задачей легко справляется.
За последние четыре года Smart Engines инвестировала в направление компьютерной томографии 200 млн рублей. Мы выпускаем вторую версию нашей программы Smart Tomo Engine. Это полностью российский продукт для реконструкции и анализа двухмерных и трехмерных КТ изображений. Smart Tomo Engine в комплексе с отечественным томографом позволит получить особый сервис. Можно будет восстановленное трехмерное цифровое изображение объекта, полученное в высоком разрешении, сравнить с идеальной моделью на предмет соответствия состава, размеров, наличия трещин или других повреждений, а также скрытых дефектов — заявил Владимир Арлазаров. |
В целом вторая версия Smart Tomo Engine расширила область применения ПО на промышленность, добавил генеральный директор Smart Engines. Как он пояснил TAdviser, в непростых обстоятельствах компании важно предложить российской промышленности качественный программный продукт, который можно использовать для контроля качества, создания новых материалов и технологий производства.
Система Smart Tomo Engine 2.0 предназначена для точной томографической реконструкции трехмерного цифрового изображения объекта по набору его трансмиссионных проекций в рентгеновском диапазоне (рентгенограмм).
По сравнению с предыдущей версией Smart Tomo Engine, у данной системы улучшено качество получаемых изображений, существенно повышено быстродействие, улучшена технологическая совместимость, расширен список совместимых томографов. В Smart Tomo Engine 2.0 также были автоматизированы рутинные задачи оператора по подбору наилучших параметров реконструкции и внедрены последние технологии отечественной разработки.
Например, для случаев, когда объект не помещается целиком в поле вида детектора, добавлен авторский патентованный алгоритм FOVEA, улучшающий изображение в поле вида и оценивающий структуру фона, - рассказала начальник отдела компьютерной томографии Smart Engines кандидат физико-математических наук Марина Чукалина. |
Для проектной работы в данной системе были разработаны нейросетевые модели, позволяющие проводить качественную реконструкцию при предельно малой дозовой нагрузке (малоракурсная съемка и малая экспозиция), отметила Марина Чукалина.
Линейка поддерживаемых вычислительных платформ в данной версии Smart Tomo Engine была дополнена российскими продуктами. На март 2023 года она представлена архитектурами x86-64, ARM, MIPS, Комдив и Elbrus для CPU и CUDA для GPU.
2022: Включение в Единый реестр российского ПО
Программный комплекс для томографической реконструкции Smart Tomo Engine, разработанный учеными из компании Smart Engines, внесен в Единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных. Об этом 30 декабря 2022 года сообщили представители Smart Engines.
Согласно приказу Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации от 30 декабря 2022 г., решение компании Smart Engines включено в класс ПО, к которому относятся средства интеллектуального анализа данных (Data Mining) и обработки Больших Данных (Big Data), инструменты обработки, анализа и распознавания изображений, а также библиотеки подпрограмм (SDK). В реестр российских программ Smart Tomo Engine вошла под №16192.
Smart Tomo Engine – технология искусственного интеллекта, позволяющая произвести трехмерную реконструкцию рентгеновского снимка сразу во время процесса томографической съемки и остановить при достижении результата, обладающего достаточным качеством. Полученное цифровое 3D-изображение позволяет врачу легко поставить диагноз, а технологу – построить экспертную оценку качества детали.
Полностью российская разработка позволяет снизить дозу излучения, которое получает пациент или деталь в ходе КТ-исследования. С помощью томографических реконструкций, выполненных Smart Tomo Engine, удается сократить время регистрации или экспозицию одного снимка.
«Число проведенных КТ-исследований с каждым годом увеличивается. В 2016 году в России было проведено 8,9 млн процедур, а в 2018 году – уже 10 млн исследований. Поэтому вопрос снижения дозы облучения приобретает все большую актуальность. Мы рады, что технологии Smart Engines дают возможность хотя бы частично решить эту проблему, так как наше решение может использоваться для обследования пациентов с большим количеством диагнозов, в том числе COVID-19», – отметил генеральный директор Smart Engines кандидат технических наук Владимир Арлазаров. |
Программный продукт работает автономно на локальной рабочей станции, не требует сетевого соединения и не передает данные на сторонние серверы. Включение Smart Tomo Engine в реестр отечественного ПО подтверждает ее соответствие установленным правилам и требованиям российского законодательства.
2021: Совместимость с «Ред ОС»
Разработчики РЕД СОФТ и Smart Engines подтвердили совместимость операционной системы РЕД ОС и системы реконструкции рентгеновских томографических снимков Smart Tomo Engine. Испытания проведены на вычислительной платформе с процессором Baikal-M производства российской компании «Байкал Электроникс». Об этом Smart Engines сообщил 30 сентября 2021 года. Полученные результаты подтверждают возможность создания полностью отечественного программно-аппаратного комплекса, который обладает достаточной производительностью для решения задач вычислительной томографии в промышленных и медицинских отраслях.
Учеными Smart Engines создан алгоритм Hough Filtered Back Projection, который обеспечивает высокую скорость томографического реконструирования. Этот алгоритм вместе с технологией Monitored Reconstruction, также разработанной научными работниками Smart Engines, позволяет значительно уменьшить лучевую нагрузку за счет того, что сбор рентгенограмм прерывается в режиме реального времени, как только их набор оказывается достаточным для восстановления.
Обеспечение объектов критической информационной инфраструктуры, в том числе медицинских учреждений, необходимыми инструментами для работы на основе отечественных информационных технологий - государственный приоритет. Совместно с партнёрами РЕД СОФТ предлагает подходящие решения. Очередной пример - совместимость продуктов, которые подтверждают возможность создания ПАК для рентгеновского томографирования Smart Tomo Engine на процессоре Байкал-М с операционной системой РЕД ОС на борту, – сказал Рустамов Рустам, заместитель генерального директора «РЕД СОФТ». |
Проведение томографической реконструкции с использованием программного обеспечения Smart Tomo Engine и операционной системы РЕД ОС на процессоре архитектуры Байкал-М открывает перспективы для создания быстрых и безопасных томографов на базе российского «железа» и ПО. Мы рады, что сотрудничество с РЕД СОФТ позволяет предложить отечественному рынку безопасное решение по реконструкции рентгеновских изображений, получаемых в ходе томографических исследований, — отметил Владимир Арлазаров, к.т.н., генеральный директор Smart Engines. |
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) (242)
Directum (Директум) (132)
Smart Engines (Смарт Энджинс) (123)
Cognitive Technologies (Когнитивные технологии) (91)
Синтеллект (Syntellect) (78)
Другие (747)
Синтеллект (Syntellect) (52)
Smart Engines (Смарт Энджинс) (14)
ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) (10)
Directum (Директум) (5)
Abbyy Россия (4)
Другие (32)
ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) (10)
Beorg (Биорг) (8)
Smart Engines (Смарт Энджинс) (7)
NVI Solutions (Норд Вижен Интелледженс Солюшенс) (3)
Digital Design (Диджитал Дизайн) (2)
Другие (19)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) (11, 243)
Directum (Директум) (6, 161)
Smart Engines (Смарт Энджинс) (17, 131)
Abbyy Россия (16, 111)
Cognitive Technologies (Когнитивные технологии) (5, 96)
Другие (171, 622)
Синтеллект (Syntellect) (2, 52)
Smart Engines (Смарт Энджинс) (2, 14)
ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) (3, 8)
Abbyy Россия (2, 7)
Directum (Директум) (3, 6)
Другие (16, 19)
Smart Engines (Смарт Энджинс) (3, 11)
ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) (3, 10)
Beorg (Биорг) (1, 8)
Directum (Директум) (3, 4)
Digital Design (Диджитал Дизайн) (3, 2)
Другие (10, 11)
Smart Engines (Смарт Энджинс) (2, 22)
ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) (4, 13)
Синтеллект (Syntellect) (2, 5)
Digital Design (Диджитал Дизайн) (2, 4)
Beorg (Биорг) (1, 4)
Другие (8, 10)
Smart Engines (Смарт Энджинс) (3, 17)
ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) (4, 9)
Digital Design (Диджитал Дизайн) (2, 2)
Beorg (Биорг) (1, 2)
Content AI (Контент ИИ) (1, 2)
Другие (5, 5)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
ЭЛАР ПланСкан - 151
Synerdocs - 130
Smart ID Engine (ранее Smart IDReader) - 114
ABBYY FlexiCapture - 90
Е1 Евфрат - 87
Другие 777
Syntellect Tessa Мобильное согласование - 30
Syntellect Tessa Графический визуализатор процессов - 28
Smart ID Engine (ранее Smart IDReader) - 12
ABBYY FlexiCapture - 6
ЭЛАР ПланСкан - 6
Другие 28
Smart ID Engine (ранее Smart IDReader) - 10
ЭЛАР ПланСкан - 9
Beorg Smart Vision - 8
EasyData: EasySeparate - 2
ЭЛАР ПауэрСкан - 2
Другие 16
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
Loginom Company (ранее BaseGroup Labs Аналитические технологии) (125)
БизнесАвтоматика НПЦ (120)
Инфосистемы Джет (13)
Сбербанк (10)
Marketing Logic (Маркетинг Лоджик) (9)
Другие (640)
Ростелеком (3)
БизнесАвтоматика НПЦ (3)
Сапиенс солюшнс (Sapiens solutions) (2)
Сбербанк (2)
IPavlov (Айпавлов) (2)
Другие (48)
БизнесАвтоматика НПЦ (12)
OneFactor (Уанфактор) ЕдиныйФактор (3)
Платформа больших данных (Platforma) (2)
К-Скай (K-SkAI) (2)
HFLabs (ХФ Лабс), ранее HumanFactorLabs (2)
Другие (57)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
Loginom Company (ранее BaseGroup Labs Аналитические технологии) (2, 236)
БизнесАвтоматика НПЦ (2, 119)
Полиматика (Polymatica) (4, 15)
SL Soft (СЛ Софт) (3, 15)
Oracle (12, 14)
Другие (314, 182)
БизнесАвтоматика НПЦ (1, 3)
Dell EMC (1, 2)
Полиматика (Polymatica) (1, 2)
SL Soft (СЛ Софт) (1, 2)
Informatica (1, 1)
Другие (6, 6)
БизнесАвтоматика НПЦ (1, 12)
Сбербанк (2, 2)
HFLabs (ХФ Лабс), ранее HumanFactorLabs (1, 2)
К-Скай (K-SkAI) (1, 2)
Мегапьютер Интелидженс (Megaputer Intelligence) (1, 2)
Другие (14, 16)
БизнесАвтоматика НПЦ (1, 5)
Сбербанк (3, 3)
Ситроникс КТ (ранее Кронштадт Технологии) (2, 2)
Группа компаний ЦРТ (Центр речевых технологий) (1, 2)
Полиматика (Polymatica) (1, 2)
Другие (16, 19)
БизнесАвтоматика НПЦ (1, 7)
SL Soft (СЛ Софт) (3, 4)
Полиматика (Polymatica) (3, 4)
Rubbles (Раблз) (1, 2)
Retail Rocket (Ритейл Рокет) (1, 2)
Другие (15, 15)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
Deductor - 226
Visary BI Платформа бизнес-аналитики - 119
Polymatica Analytics Аналитическая платформа - 13
Loginom Аналитическая платформа - 10
IBM SPSS Decision Management - 10
Другие 167
Visary BI Платформа бизнес-аналитики - 3
EMC Greenplum Data Computing Appliance - 2
Polymatica Analytics Аналитическая платформа - 2
Loginom Аналитическая платформа - 1
IBM SPSS Decision Management - 1
Другие 5
Visary BI Платформа бизнес-аналитики - 12
Loginom Аналитическая платформа - 2
Platforma и HFLabs: Технология безопасного метчинга данных - 2
Webiomed - Платформа предиктивной аналитики и управления рисками в здравоохранении на основе машинного обучения - 2
PolyAnalyst Платформа визуальной разработки сценариев анализа данных и текстов - 2
Другие 11