Компьютерную модель научили выявлять рак кожи
Ученые Томского государственного университета совместно со специалистами НИИ онкологии ТНИМЦ создали компьютерную модель, которая со 100% точностью диагностирует меланому. И также определяет степень ее злокачественности.
Для ее работы используется оборудование лаборатории #ТГУ, которая создана в рамках масштабного междисциплинарного проекта, поддержанного мегагрантом нацпроекта #НаукаУниверситеты.
В качестве инструмента для исследования образцов используется терагерцовая спектроскопия. Библиотека данных сформирована на основе образцов тканей более ста пациентов НИИ онкологии ТНИМЦ.
Новый подход автоматизирует процесс диагностики и поможет создать эффективный вспомогательный инструмент для повышения объективности диагностики и принятия решения относительно выбора тактики лечения.
#Минобрнауки #Медицина #ИИ
Ученые Томского государственного университета совместно со специалистами НИИ онкологии ТНИМЦ создали компьютерную модель, которая со 100% точностью диагностирует меланому. И также определяет степень ее злокачественности.
Для ее работы используется оборудование лаборатории #ТГУ, которая создана в рамках масштабного междисциплинарного проекта, поддержанного мегагрантом нацпроекта #НаукаУниверситеты.
В качестве инструмента для исследования образцов используется терагерцовая спектроскопия. Библиотека данных сформирована на основе образцов тканей более ста пациентов НИИ онкологии ТНИМЦ.
Новый подход автоматизирует процесс диагностики и поможет создать эффективный вспомогательный инструмент для повышения объективности диагностики и принятия решения относительно выбора тактики лечения.
#Минобрнауки #Медицина #ИИ
👏30👍9❤5🔥3
Петербургский Политех повысит маржинальность ТЭЦ
Современные российские ТЭЦ, как правило, находятся в эксплуатации уже 40–60 лет и за это время обзавелись парком различного генерирующего оборудования. Тогда как актуальная задача станции — введение наиболее эффективного режима генерации тепловой и электрической энергии.
Доцент Высшей школы атомной и тепловой энергетики Ирина Аникина разработала программное обеспечение, позволяющее автоматизировать проведение серий расчетов оборудования ТЭЦ для поиска оптимального режима работы по критерию увеличения маржинального дохода станции.
🏭 Суть программы: с использованием цифровых двойников строятся фактические энергетические характеристики оборудования. В алгоритм оптимизации входит:
— выгрузка файлов модели, режима и сценария,
— преобразование перед расчетом,
— вызов расчетного модуля,
— запуск расчетов,
— перебор значений,
— поиск оптимального результата,
— запись информации об оптимальном расчете.
Написанное ПО предварительно было апробировано на цифровых двойниках Южной ТЭЦ-22 и Василеостровской ТЭЦ-7 ПАО ТГК-1. В тестовом режиме экономия составила в среднем 2,5% топлива, что эквивалентно более чем 25 млн руб. в месяц.
📍Исследование проведено в рамках программы #Приоритет2030 нацпроекта #НаукаУниверситеты
Современные российские ТЭЦ, как правило, находятся в эксплуатации уже 40–60 лет и за это время обзавелись парком различного генерирующего оборудования. Тогда как актуальная задача станции — введение наиболее эффективного режима генерации тепловой и электрической энергии.
Доцент Высшей школы атомной и тепловой энергетики Ирина Аникина разработала программное обеспечение, позволяющее автоматизировать проведение серий расчетов оборудования ТЭЦ для поиска оптимального режима работы по критерию увеличения маржинального дохода станции.
🏭 Суть программы: с использованием цифровых двойников строятся фактические энергетические характеристики оборудования. В алгоритм оптимизации входит:
— выгрузка файлов модели, режима и сценария,
— преобразование перед расчетом,
— вызов расчетного модуля,
— запуск расчетов,
— перебор значений,
— поиск оптимального результата,
— запись информации об оптимальном расчете.
Написанное ПО предварительно было апробировано на цифровых двойниках Южной ТЭЦ-22 и Василеостровской ТЭЦ-7 ПАО ТГК-1. В тестовом режиме экономия составила в среднем 2,5% топлива, что эквивалентно более чем 25 млн руб. в месяц.
📍Исследование проведено в рамках программы #Приоритет2030 нацпроекта #НаукаУниверситеты
👍27❤11🤔4🔥3