مقابلات
الدكتور ماثيو بوتمان ، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة Nanotronics - سلسلة مقابلة
الدكتور ماثيو بوتمان هو الرئيس التنفيذي والشريك المؤسس لـ نانوترونيكس، شركة تكنولوجيا علمية أعادت تعريف التحكم في المصنع من خلال اختراع منصة تجمع بين الذكاء الاصطناعي والأتمتة والتخيل المتطور لمساعدة البراعة البشرية في اكتشاف العيوب والشذوذ في التصنيع ، وهي صناعة راكدة منذ الخمسينيات. قبل العمل في شركة Nanotronics ، كان ماثيو مالكًا ونائبًا لرئيس التطوير في شركة Tech Pro، Inc. ، التي استحوذت عليها شركة Roper Industries في عام 1950. وخلال فترة عمله في Tech Pro ، قاد عمليتي استحواذ وتحول الشركة المصنعة للأدوات إلى شركة عالمية جديدة الأسواق ، بعد أن شكلت شراكات أو شركات تابعة في 2008 دولة.
هل يمكن أن تصف ما هو تكنولوجيا النانو?
لقد اتخذت تقنية النانو معنيين مختلفين على مدار 35 عامًا أو نحو ذلك من وجود المصطلح. الأكثر شيوعًا في عام 2020 هو أن تقنية النانو هي استخدام أي تقنية ذات حجم ميزة أقل من 100 نانومتر. نرى تقنية النانو التي تناسب هذا في الطلاءات المقاومة للبقع ، واقي الشمس ، وتنقية المياه. يقدم هذا فرصًا ولكنه ليس الأكثر إثارة. بالنسبة لي ، تقنية النانو هي القدرة على تصنيع أشياء دقيقة ذريًا. عندما يكون لديك شيء دقيق من الناحية الذرية ، يكون لديك القدرة على التنقل عبر الفضاء دون قيود العالم الكلي. لديك خواص جسدية وكهربائية ليست متفوقة فحسب ، بل يمكن التحكم فيها أيضًا. هذا هو المكان الذي تتمتع فيه تقنية النانو بإمكانية فتح مجالات للابتكار غير ممكنة بطرق أخرى. تم تحديد هذا لأول مرة من قبل إريك دريكسلر في الثمانينيات ، والآن بعد أن أصبح بإمكان الذكاء الاصطناعي التفاعل مع علوم المواد والبيولوجيا والكيمياء والفيزياء ، أصبحت الأشياء ممكنة أكثر من أي وقت مضى.
ما هي الصناعات الأكثر نضجًا للاضطراب بسبب تقنية النانو؟
يبدو أن صناعة الإلكترونيات هي التي تقود الطريق لكل شيء آخر. إن النهاية المحتملة لقانون مور باستخدام التصنيع التقليدي لأشباه الموصلات هي في الواقع فرصة لتقنية النانو. أعتقد أننا سنبدأ في رؤية أشياء مثل الهندسة المعمارية ثلاثية الأبعاد للركائز ، وسنرى مواد جديدة لم نكن قادرين على استخدامها من قبل لتوفير المزيد من كفاءة الطاقة. وسنكون قادرين على رؤية تصميمات تُبنى بأموال أقل بكثير مما يتطلبه بناء أشباه الموصلات حاليًا. بمجرد القيام بذلك ، سنرى أن الباقي يمكن أن يستفيد من خصائص معالجة الكائنات في هذا المقياس ، سواء كان ذلك في علم الأحياء أو الكيمياء ، سيتم تطبيق المثال والنموذج الأولي الذي سنراه في أشباه الموصلات.
هل يمكنك مشاركة قصة التكوين وراء Nanotronics؟
بدأنا Nanotronics في عام 2010 ، عندما كنت أعمل في جامعة كولومبيا. تعد Nanotronics حقًا نتيجة ، ليس كثيرًا من الرغبة في امتلاك شركة ، ولكن الرغبة في التأكد من إمكانية توسيع نطاق الاختراعات الأكثر إثارة. يعتبر المختبر الجامعي مكانًا للاختراع المحتمل العظيم ، لكن هذا لا يعني كثيرًا إذا ظل الاختراع داخل المختبر. هذا موجود في حمضي النووي كشخص قضى وقتًا أطول في أرض المصنع من المعامل الأكاديمية. بدأت شركة Nanotronics مع والدي كان مؤسس شركة أخرى حيث عملنا معًا. تلك الشركة التي تم الاستحواذ عليها في عام 2008. كان هدف تلك الشركة (Tech Pro) هو استخدام أحدث تكنولوجيا وأجهزة الكمبيوتر لإحداث ثورة في الصناعات القديمة. حقا ، Nanotronics هو تطور هذا المفهوم. في حالة Nanotronics ، تستخدم الذكاء الاصطناعي ، والتصوير فائق الدقة ، والروبوتات من أجل تغيير طريقة بناء الأشياء. لم تكن هذه الفكرة خاصة بالصناعة. كان لدينا أول عميل لنا في عام 2011 ، في الجيل التالي من أشباه الموصلات التي كان من الصعب قياسها بسبب العيوب النانوية التي تتسبب في ضعف الإنتاجية ، ومنع التبني الجماعي ، على الرغم من الصفات المذهلة التي توفرها. كان هذا مكانًا رائعًا للبدء ، حيث قدم قدرًا لا يُصدق من التحديات. لقد جعلنا أنه يمكننا النظر ليس فقط إلى تلك الصناعة المحددة ولكن لدينا عدسة للتصنيع بشكل عام. هذه الصناعة ، أشباه الموصلات المركبة ، هي الآن الجزء الأسرع نموًا في الصناعة.
Nanotronics لديها طريقة حاصلة على براءة اختراع لتجاوز آبي ليميت. هل يمكنك أن تبدأ بشرح ما هو Abbe Limit وكيف يمكن لـ Nanotronics التغلب على هذا القيد؟
حد آبي هو إضفاء الطابع الرسمي على قانون في الفيزياء يسمى حد الانعراج من قبل إرنست آبي. هذه طريقة لاختيار البصريات عن طريق حساب الفتحة العددية بحيث لا تكون موجة الضوء أكبر من الكائن الذي ترغب في تصويره. هذا شيء يمكننا التغلب عليه في كل مرة ، لكنه شيء يمكنك تجاوزه من الناحية الحسابية. لدينا عدة طرق مختلفة للقيام بذلك. إحدى الطرق الفعالة حقًا للقدرة على معالجة هذا لم تكن شيئًا بدأنا به على الإطلاق. كان لدينا طرق أكثر تعقيدًا للتحكم في الحركة وإعادة بناء الصور مما لدينا الآن. تضمن ذلك تحريك الضوء وتحريك الأشياء المادية والتقاط صور متعددة واستخدام الحساب لمعرفة ما لا يمكن رؤيته بطريقة أخرى. ما زلنا نفعل ذلك في بعض الحالات ، ولكن في كثير من الأحيان نستخدم مزيجًا من أساليب الإضاءة والذكاء الاصطناعي. بشكل أساسي ، نقوم بتصنيف ما يتوقعه الذكاء الاصطناعي من أنه يجب رؤيته ومقارنته بما يتم رؤيته ، حتى لو كان الطول الموجي للضوء أكبر من الكائن الذي يتم تصويره. نحن نبحث دائمًا عن طرق جديدة للقيام بذلك ، والتحدي ليس دائمًا الدقة ولكن القدرة على اكتشاف شيء أصغر من حد Abbe ، والقدرة على القيام بذلك بسرعات إنتاجية تواكب التصنيع.
هل يمكنك مناقشة كيفية قيام شركة Nanotronics بدمج التعلم الآلي مع تكنولوجيا النانو؟
لقد عالجت هذا قليلاً في السؤال السابق حول حدود آبي. في تقنية النانو ، يمكنك أن تفترض أن الشيء الذي تقوم بحله أصغر من الطول الموجي للضوء الذي تستخدمه. لذلك ، إذا كنت قادرًا على رؤية شيء أصغر ، وتكون قادرًا على رؤيته بسبب التعلم الآلي ، فأنت قادر على التلاعب به ، ويمكنك التعلم منه بنفسك وتكون قادرًا على البناء به. هذه هي المرة الأولى التي كان هذا ممكنا مع تكنولوجيا النانو. لقد قمنا بتجربة يمكنك تخيلها لتصبح شيئًا ذا قيمة في تقنية النانو ، وهو استخدام الطباعة ثلاثية الأبعاد مع التعلم المعزز. تم توجيه الطابعة ثلاثية الأبعاد بواسطة عوامل التعلم المعززة التي كان من المفترض أن يتم تحسينها لإصلاح الحالات الشاذة للحصول على خاصية نهائية. لقد فعلوا ذلك بطرق لم يفكر البشر أبدًا في القيام بها. في حين أن هذا ليس نانو بالضبط ، فإن نفس الفكرة تنطبق.
هل يمكنك مناقشة كيف يمكن لتقنية النانو والبشر تعزيز بعضهم البعض؟
هذه هي المرة الأولى التي يستطيع فيها البشر ذوو البراعة والقدرة على ربط العديد من المفاهيم المختلفة في أي لحظة أن يعملوا بالقدرة السريعة بشكل لا يصدق للذكاء الاصطناعي. يمكن القيام بذلك عن طريق التحديث المستمر لأهدافنا التي نود أن يقوم الذكاء الاصطناعي بتحسينها. إنها طريقة لنا لتقديم التوجيه أثناء مشاهدة نتائج ذلك الذكاء الاصطناعي. لا نعرف دائمًا الاستراتيجية والتكتيكات التي سيتخذها الذكاء الاصطناعي ، لكننا نعرف النتيجة التي نرغب في تحقيقها. هذا مهم بشكل خاص في تقنية النانو حيث لا تتماشى العديد من غرائزنا مع طريقة عمل الفيزياء. لحسن الحظ ، لا يعاني الذكاء الاصطناعي من مشكلة هذه الغرائز ويمكنه بدلاً من ذلك أن يتفاعل مع الموقف الحالي ويتعلم بطرق لا يمكننا القيام بها. في الأساس ، نقوم بتدريس الذكاء الاصطناعي من خلال منحه الكثير من الفرص للتعلم من تلقاء نفسه دون تحيزاتنا وفي المقابل يعلمنا ما هو ممكن.
دخلت Nanotronics في شراكة مع عدد من شركات تسلسل الجينوم من أجل المساعدة في تقليل تكاليف التسلسل الجيني. هل يمكنك مناقشة بعض هذه الشراكات؟
بينما لا يمكنني مناقشة تفاصيل ما نقوم به لعملائنا في تسلسل الجينوم ، يمكنني القول إن هدفنا وحيث شهدنا بعض النجاح ، هو استخدام طرائق إضاءة فريدة وذكاء اصطناعي لتحسين الإنتاجية. يمكن ربط عائدات أفضل إلى حد كبير بسعر التسلسل. إذا قمت بذلك ، فسيؤدي ذلك في النهاية إلى تطوير أسرع للقاحات وغيرها من العلاجات وأيضًا إلى تسلسل الجينوم غير المكلف للغاية والذي يمكن أن يؤدي إلى جينوم بقيمة 100 دولار. هدفي الشخصي ، كما هو الحال بالنسبة للعديد من الآخرين ، هو رؤية الطب الشخصي يصبح حقيقة واقعة في أقرب وقت ممكن.
ما هي بعض الطرق التي يمكن لتقنية النانو أن تزيد بها الغلة مع تقليل النفايات؟
يجب أن ترتبط تقنية النانو بتقليل النفايات ، أو أنها ليست تقنية نانوية حقًا من وجهة نظري. سنقول إن تقنية النانو والتصنيع الدقيق ذريًا مترادفان ، وبالتالي فإن مخزون العلف لما تقوم بتصنيعه يجب ألا يتضمن أي نفايات على الإطلاق. نعتقد أن هذا ممكن إذا فكرت في ما تم إنجازه باستخدام التعلم المعزز لتقنيات التصنيع الأخرى التي نقوم بها.
هل هناك أي شيء آخر تود مشاركته حول Nanotronics؟
نقوم بشيء نسميه التحكم الذكي بالمصنع (مؤسسة التمويل الدولية). نحن نرى طريق المصانع الذكية على أنه الانتقال من تحسين الغلات في المصانع التقليدية إلى المصانع الدقيقة ذريًا.
شكرا لك على المقابلة الرائعة ، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا نانوترونيكس.
