Niobia usa IA para diagnosticar más rápido los defectos de baterías y chips

Niobia apuesta por una parte crítica pero a menudo subestimada de la fabricación de baterías y chips: ayudar a los ingenieros a entender cómo y por qué algo falla. El software de IA de la startup detecta defectos de producción y permite a los ingenieros preguntarle a un chatbot qué los causó, con el objetivo de dar respuestas en minutos en lugar de días. Los clientes colocan agentes de IA en sus líneas de producción para detectar defectos, y luego involucran a ingenieros humanos para determinar la causa. Los agentes funcionan sobre GPU autónomas montadas directamente en el equipo de fabricación, de forma similar a un sensor, y pueden detectar fallas del tamaño de un alfiler, como rayones; la IA de Niobia también reúne todos los datos en un solo lugar para que los ingenieros puedan preguntarle al chatbot qué salió mal y profundizar en la causa.

La velocidad importa porque los chips y las baterías son algunos de los productos más importantes del mundo y, a la vez, cada vez más escasos. A medida que los fabricantes desarrollan y mejoran sus tecnologías, inevitablemente surgen errores durante la investigación y el desarrollo, y los ingenieros pueden tardar días o más en resolver un problema antes de reanudar la producción; cada falla o error puede costar millones de dólares y retrasar los cronogramas de fabricación.

Los cofundadores de Niobia, Gaurav Jha y Harveen Kaur, tienen ambos doctorados en química y han trabajado en fabricantes de chips y baterías. “Es extremadamente especializado; quizás la gente nunca se entere de esto”, dijo Jha a TechCrunch sobre el mercado de fabricación de baterías y chips al que apunta Niobia, un mercado que, según él, vale de todos modos miles de millones de dólares y toca casi todos los productos que nos rodean, desde lentes y zapatos hasta billeteras y audífonos.

Los agentes de Niobia funcionan con modelos de código abierto que la empresa sigue entrenando con investigación sobre baterías y chips y otros datos, lo que les permite identificar defectos del tamaño de un alfiler. Jha dijo que Niobia eligió modelos de código abierto en gran parte porque sus clientes no quieren que su información corporativa altamente sensible pase a una nube de IA pública, incluso si se les dice que es segura. Dada la carrera de alto riesgo entre países que compiten por innovar en el sector de baterías y chips, Niobia también permite a sus clientes conservar sus propias claves de cifrado, de modo que la propia startup no pueda descifrar sus datos. Por ahora, la empresa se enfoca en tres especialidades —recubrimiento de película, electrodeposición y reacción de lecho fluidizado— con el objetivo de largo plazo de hacer su tecnología más autónoma, aspirando eventualmente a ayudar a construir una fábrica totalmente autónoma para sus clientes. Niobia es una de las 20 startups que compiten en la competencia de pitch Startup Battlefield esta semana en TechCrunch Disrupt, en San Francisco.

Por qué importa

Si el modelo de Niobia se sostiene, reducir el diagnóstico de causa raíz de días a minutos podría acortar de forma significativa las ya ajustadas cadenas de suministro de chips y baterías, mercados donde un solo defecto de varios millones de dólares puede repercutir en retrasos de productos mucho más allá de la planta.