Экспозиция белорусских производителей Made in Belarus открылась в рамках международной выставки и форума телекоммуникационных и информационных технологий Cairo ICT, которая проходит с 22 по 25 ноября 2020 в г. Каир (Египет).
Cairo ICT является ключевым технологическим мероприятием в области IT для здравоохранения, машиностроения, банковских и финансовых услуг, образования, правительства, энергетика, оборона и безопасность т.п. В этом году на выставке представлены более 400 компаний из таких стран, как Россия, Китай, США, Франция, Германия, Италия, Великобритания, Южная Корея, Саудовская Аравия.
На экспозиции белорусских производителей Made in Belarus посетители и партнеры смогут оценить новейшие разработки Национальной академии наук Беларуси и Министерства образования Республики Беларусь.
Объединенный институт проблем информатики Национальной академии наук Беларуси представляет интеллектуальный микромодуль для бортового распознавания изображений поверхности и объектов, а также кластерный персональный суперкомпьютер UIIP-OFFICE, предназначенный для сложных научных расчетов, моделирования, решения инженерных задач и обучения в вузах технологиям параллельного программирования.
На белорусской экспозиции высокотехнологичной продукции и научных разработок представлены разработки НАН Беларуси. Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси демонстрирует микромодуль оперативного распознавания, отбора и сжатия видеоинформации на борту малых космических аппаратов для расширения возможностей бортовой аппаратуры малых космических аппаратов, а также кластерный персональный суперкомпьютер UIIP-OFFICE, предназначенный для сложных научных расчетов, моделирования, решения инженерных задач и обучения в вузах технологиям параллельного программирования. Микромодуль предназначен для обнаружения и классификация изображений на поверхности Земли. Является автономной системой для автоматического распознавания изображений с помощью встроенной видеокамеры и классификации объектов в соответствии с полетным заданием. Задачи решаются с помощью сверхточной нейронной сети, которая создается с использованием технологии глубокого обучения.
