Niobia помогает избежать догадок, приводящих к самым дорогостоящим ошибкам в технологической сфере.

Как это работает (в общих чертах): Клиенты компании размещают агентов с искусственным интеллектом на своих производственных линиях для поиска дефектов, а затем привлекают инженеров-людей для выяснения причин поломки продукции. Агенты работают на автономных графических процессорах, установленных непосредственно на производственном оборудовании, подобно датчикам. Они могут обнаруживать дефекты размером с булавочное отверстие, такие как царапины. Искусственный интеллект Niobia также собирает все данные в одном месте, чтобы инженеры могли спросить чат-бота, что пошло не так, и глубже разобраться в причинах.

Скорость имеет решающее значение, поскольку микросхемы и батареи являются одними из важнейших товаров в мире, и при этом их все чаще не хватает. По мере того, как производители продолжают разрабатывать и совершенствовать свои технологии, в процессе исследований и разработок неизбежно возникают проблемы. Инженеры тратят дни или даже больше на поиск решения, прежде чем смогут возобновить производство. Каждая ошибка или недостаток могут дорого обойтись — иногда исчисляясь миллионами долларов — и затормозить сроки производства.

Соучредители Niobia Гаурав Джа и Харвин Каур имеют докторские степени по химии и работали в компаниях по производству микросхем и аккумуляторов, что дало им непосредственный опыт решения проблем в этой отрасли. В ходе телефонной конференции, где компания является финалистом конкурса Battlefield, Джа объяснил, что, хотя деятельность Niobia носит специализированный характер, она обслуживает многомиллиардный рынок, включающий в себя крупнейших производителей аккумуляторов и полупроводников.

«Это крайне нишевый рынок; возможно, люди никогда о нем не узнают», — сказал Джа, говоря о рынке производства батарей и микросхем, который стремится обслуживать его компания. «Но за кулисами это обеспечивает работу всего… мы просто не видим этого в обычном мире». 

«Все окружающие вас товары, будь то очки или обувь, тапочки, кошельки или наушники, — все они производятся с использованием этих процессов, затрагивающих каждую их деталь», — добавил Джа.

Агенты Niobia работают на основе моделей с открытым исходным кодом, которые компания дополнительно обучает с помощью исследований батарей и микросхем, а также других данных. Именно это обучение позволяет им выявлять дефекты размером с булавочное отверстие. Джа сказал, что Niobia выбрала модели с открытым исходным кодом в основном потому, что ее клиенты не хотят, чтобы их крайне конфиденциальная информация компании попадала в общедоступное облако ИИ, где она может быть использована для обучения модели.

«Никто из наших клиентов не хочет, чтобы их конфиденциальные данные попадали в облако, даже если мы говорим им, что это безопасно», — сказал Джа. Стартап также описывает свой подход к кибербезопасности, учитывая острую конкуренцию между враждебными странами за инновации в области батарей и микросхем. Например, Niobia позволяет своим клиентам хранить собственные ключи шифрования, чтобы стартап не мог расшифровать данные клиентов.

Джа заявил, что в настоящее время приоритетом компании является сосредоточение внимания на трех основных направлениях: пленочное покрытие, гальваническое покрытие (покрытие поверхности металлом с использованием электрического тока) и реакция в псевдоожиженном слое (химический процесс, при котором твердые частицы находятся во взвешенном состоянии в газе или жидкости).

Он сказал, что компания также хочет, чтобы ее технологии стали более автономными, с конечной целью создания полностью автономного завода для своих клиентов.