En 2009, un grupo de investigadores del MIT intercambiaba correos electrónicos frustrados por la rigidez y lentitud de los lenguajes de programación destinados a científicos. Esas quejas derivaron en un proyecto para crear Julia, un lenguaje de código abierto y alto rendimiento orientado a la investigación científica, el análisis de datos y el modelado de sistemas complejos. La iniciativa se transformó primero en el Julia Lab del MIT y, en 2015, en la empresa JuliaHub, fundada por Viral Shah, Alan Edelman, Jeff Bezanson y Stefan Karpinski.
Hoy, Julia supera el millón de usuarios en universidades y empresas de todo el mundo. Se ha empleado para modelar desde átomos y semiconductores hasta redes neuronales, coches de Fórmula 1, aviones e imágenes de agujeros negros. Meta la usó para mejorar el códec de audio de WhatsApp, y una plataforma de modelado farmacéutico en Julia contribuyó a acelerar el desarrollo de la vacuna de Moderna contra la covid-19. Su clave es la compilación «justo a tiempo», que la hace más rápida y flexible que otros lenguajes numéricos.
En abril, JuliaHub presentó Dyad 3.0, una plataforma de IA que permite a equipos de ingeniería diseñar sistemas físicos como cohetes o satélites mediante agentes autónomos. Según Shah, la herramienta, utilizada ya con clientes como Boeing, actúa como un «compilador de física» capaz de reducir tiempos de diseño de meses a horas. El lenguaje, presentado en 2012, se usa en campos tan dispares como la robótica, la astronomía, la física o las finanzas.