Картирование деревьев является важным типом информации, востребованной в различных областях исследований и практики. Однако решение этой задачи является дорогостоящим и трудоемким процессом, что затрудняет мониторинг обширных территорий. Следовательно, автоматические методы необходимы для оптимизации картографирования деревьев в лесных массивах. Предлагается программный инструмент, в основе которого находится набор изображений крон деревьев, полученных с использованием беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), необходимых для обучения нейронных сетей. Основой накапливаемого набора являются кроны деревьев на изображениях RGB с высоким пространственным разрешением (1-10 см). Разработана методика, которая позволяет выравнивать изображения крон деревьев, полученных на разных высотах, которые затем являются основой для формирования набора изображений крон хвойных деревьев. Для подготовки этого набора был применен метод выделения крон каждого дерева в полуавтоматической программе аннотирования изображений. Предлагаемый подход и полученный набор изображений могут быть успешно использованы для обучения нейронных сетей и других подходов машинного обучения, а также методов компьютерного зрения.
Рассмотрены основные задачи автоматизации и управления технологическим процессом экстракционной очистки актиноидов, а также представлен подход к моделированию экстракционной колонны в формате метода блочно-компонентных цепей (МБКЦ) в среде моделирования МАРС (моделирование и автоматический расчет систем) и автоматизации экстракционного процесса с учетом различных воздействий. При моделировании колонного аппарата для описания экстракционного процесса за основу была взята диффузионная модель, позволяющая учитывать условия массопереноса. Полученные результаты подтверждают возможность использования метода блочно-компонентных цепей для моделирования сложных химико-технологических систем и аппаратов с последующей интеграцией модели в автоматизированную систему управления (АСУ) для оптимизации и повышения эффективности технологических процессов.
Рассматривается разработка интерактивного лабораторного комплекса (ИЛК) для полигона учебных лабораторий, интегрирующего реальные установки, виртуальные модели и учебно-методические сервисы. Предлагается многоуровневая архитектура полигона и ИЛК, включая объектный, логический и визуальный уровни, среду моделирования МАРС, информационную систему управления лабораторией и микроконтроллерную часть. Демонстрационный пример с аппаратом воздушного охлаждения иллюстрирует взаимодействие цифрового двойника и реального объекта. Анализ показал, что ИЛК сочетает преимущества физических и виртуальных лабораторий, обеспечивая доступность и достоверность обучения.