La startup de San Francisco Niobia ha desarrollado un software de inteligencia artificial diseñado para detectar defectos de producción en la fabricación de chips y baterías. Su objetivo es reducir el tiempo de diagnóstico de fallos, que actualmente puede extenderse a días, a minutos, permitiendo a los ingenieros identificar rápidamente la causa raíz de los errores. El sistema funciona mediante agentes de IA que se despliegan en GPUs autónomas montadas directamente en el equipo de fabricación, similares a sensores físicos. Estos agentes identifican defectos microscópicos, como arañazos o agujeros de tamaño pinhole, y centralizan los datos para que los ingenieros utilicen un chatbot para analizar el problema. La velocidad es crítica debido a la escasez global de componentes electrónicos y la alta inversión en su desarrollo. Gaurav Jha y Harveen Kaur, cofundadores con doctorados en química, explican que su tecnología, aunque especializada, sirve a un mercado multimillonario que incluye a los principales fabricantes de semiconductores y baterías. Niobia utiliza modelos de código abierto que entrena con datos específicos de la industria, evitando así que los datos confidenciales de sus clientes se almacenen en la nube pública. Además, ofrece a los usuarios la capacidad de mantener sus propias claves de cifrado para garantizar la seguridad de la información. Por ahora, la empresa se centra en tres especialidades: recubrimiento de películas, electroplacado y reacción en lecho fluidizado, con el objetivo final de crear fábricas completamente autónomas.
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