Dr. Matthew Putman, CEO og medstifter af Nanotronics – Interview Series

Dr. Matthew Putman er administrerende direktør og medstifter af Nanotronik, en videnskabelig teknologivirksomhed, der har omdefineret fabrikskontrol gennem opfindelsen af ​​en platform, der kombinerer kunstig intelligens, automatisering og sofistikeret forestillingsevne for at hjælpe menneskelig opfindsomhed med at opdage fejl og anomalier i fremstillingen, en industri, der har stagneret siden 1950'erne. Før Nanotronics var Matthew ejer og Vice President of Development for Tech Pro, Inc., som blev opkøbt af Roper Industries i 2008. I løbet af sin tid hos Tech Pro ledede han to opkøb og transformationen af ​​instrumentproducenten til en ny global markeder, der har dannet partnerskaber eller datterselskaber i 15 nationer.

Kan du beskrive hvad der er nanoteknologi?

Nanoteknologi har fået to forskellige betydninger gennem de omkring 35 år, som udtrykket har eksisteret. Det mest almindelige i 2020 er, at nanoteknologi er brugen af ​​enhver teknologi, der har en funktionsstørrelse på mindre end 100 nanometer. Vi ser nanoteknologi, der passer til dette i pletbestandige belægninger, solcreme og vandrensning. Dette giver muligheder, men er ikke det mest spændende. For mig er nanoteknologi evnen til at fremstille ting, der er atomært præcise. Når du har noget, der er atomisk præcist, har du evnen til at navigere gennem rummet uden makroverdenens begrænsninger. Du har fysiske og elektriske egenskaber, der ikke kun er overlegne, men de er også kontrollerbare. Det er her, nanoteknologi har mulighed for at åbne op for innovationsområder, som ikke er mulige på andre måder. Dette blev først skitseret af Eric Drexler i 1980'erne, og nu hvor kunstig intelligens kan interagere med materialevidenskab, biologi, kemi og fysik, er tingene mere mulige, end de nogensinde var før.

Hvilke industrier er mest modne til disruption af nanoteknologi?

Elektronikindustrien er noget, der ser ud til at vise vejen for alt andet. Den potentielle afslutning på Moores lov ved at bruge traditionel halvlederfremstilling er faktisk en mulighed for nanoteknologi. Jeg tror, ​​vi vil begynde at se ting som 3D-arkitektur af substrater, vi kommer til at se nyt materiale, som vi ikke var i stand til at bruge før for at give mere energieffektivitet. Og vi vil være i stand til at se design blive bygget for meget færre penge, end det kræver at bygge halvledere i øjeblikket. Når du gør dette, vil vi se, at resten af ​​de kan drage fordel af egenskaberne til at manipulere objekter i denne skala, uanset om det er biologi eller kemi, vil eksemplet og prototypen, som vi vil se i halvledere, blive anvendt.

Kunne du dele tilblivelseshistorien bag Nanotronics?

Vi begyndte Nanotronics i 2010, da jeg arbejdede på Columbia University. Nanotronics er virkelig et resultat, ikke så meget af at ville have en virksomhed, men at ville sørge for, at de mest spændende opfindelser kunne skaleres. Et universitetslaboratorium er et sted med store potentielle opfindelser, men det betyder ikke ret meget, hvis opfindelsen bliver i laboratoriet. Dette er i mit DNA som en, der har brugt mere tid på fabriksgulve end akademiske laboratorier. Jeg startede Nanotronics sammen med min far var grundlæggeren af ​​en anden virksomhed, hvor vi arbejdede sammen. Den virksomhed, der blev opkøbt i 2008. Målet med den virksomhed (Tech Pro), var at bruge det nyeste inden for computerteknologi og instrumentering til at revolutionere ældre industrier. Virkelig, Nanotronics er udviklingen af ​​dette koncept. I tilfælde af Nanotronics bruger den kunstig intelligens, superopløsningsbilleddannelse og robotteknologi for at ændre den måde, tingene er bygget på. Denne idé var ikke branchespecifik. Vi havde vores første kunde i 2011, i næste generation af halvledere, der var svære at skalere på grund af nanoskala defekter, der forårsager dårlige udbytter, og forhindrede masseadoption, på trods af de utrolige kvaliteter, de giver. Dette var et vidunderligt sted at starte, da det gav en utrolig mængde udfordringer. Det gjorde det, at vi ikke kun kunne se til den specifikke industri, men have en linse til fremstilling generelt. Denne industri, sammensatte halvledere, er nu det hurtigst voksende segment af industrien.

Nanotronics har en patenteret måde at overgå Abbe grænse. Kunne du begynde med at forklare, hvad Abbe-grænsen er, og hvordan Nanotronics er i stand til at overvinde denne begrænsning?

Abbe-grænsen er formaliseringen af ​​en lov i fysik kaldet diffraktionsgrænsen af ​​Ernst Abbe. Dette er en måde at vælge optik på ved at beregne den numeriske blænde, så lysbølgen ikke er større end det objekt, du gerne vil afbilde. Dette er noget, vi kan overvinde pr. sige, men det er noget, som man regnemæssigt kan komme udenom. Vi har flere forskellige metoder til at gøre dette. En af de virkelig effektive måder at kunne løse dette på, var slet ikke noget, vi startede med. Vi havde meget mere komplekse måder at udføre bevægelseskontrol og rekonstruktion af billeder på, end vi gør nu. Dette involverede at flytte lys og flytte fysiske ting og tage flere billeder og bruge beregninger til at se, hvad der ellers ikke ville blive set. Det gør vi stadig i nogle tilfælde, men oftere bruger vi en kombination af belysningsmodaliteter med kunstig intelligens. I bund og grund klassificerer vi, hvad en AI forventer skal ses og sammenligner det med det, der ses, selvom lysets bølgelængde er stor end det objekt, der afbildes. Vi leder altid efter nye måder at gøre dette på, og udfordringen er ikke altid opløsning, men at være i stand til at detektere noget, der er mindre end Abbe-grænsen, og at være i stand til at gøre det ved gennemløbshastigheder, der følger med produktionen.

Kunne du diskutere, hvordan Nanotronics kombinerer maskinlæring med nanoteknologi?

Jeg behandlede dette lidt i det forrige spørgsmål om Abbe-grænsen. I nanoteknologi kan du antage, at noget, du løser, er mindre end bølgelængden af ​​det lys, du bruger. Så hvis du er i stand til at se noget, der er mindre og være i stand til at se det på grund af maskinlæring, så er du i stand til at manipulere det, og du er i stand til at lære af det selv og være i stand til at bygge med det. Det er første gang, det var muligt med nanoteknologi. Vi lavede et eksperiment, som man kan forestille sig bliver noget værdifuldt inden for nanoteknologi, som var at bruge 3D-print med forstærkningslæring. 3D-printeren blev guidet af forstærkningslæringsmidler, der skulle optimere til at rette anomalier for at få en endelig egenskab. De gjorde dette på måder, som mennesker aldrig troede at gøre det. Selvom det ikke ligefrem er nano, ville den samme idé gælde.

Kan du diskutere, hvordan nanoteknologi og mennesker kan forstærke hinanden?

Dette er første gang, hvor mennesker med stor behændighed og evnen til at bygge bro over mange forskellige koncepter på ethvert givet tidspunkt kan arbejde med den utroligt hurtige evne til en kunstig intelligens. Dette kan gøres ved løbende at opdatere vores mål, som vi gerne vil have AI til at optimere til. Det er en måde for os at give vejledning, mens vi ser resultatet af den AI. Vi ved ikke altid, hvilken strategi og taktik AI vil tage, men vi kender det resultat, som vi gerne vil have, at det skal opnå. Dette er især vigtigt inden for nanoteknologi, hvor mange af vores instinkter ikke er i overensstemmelse med den måde, fysikken fungerer på. Heldigvis har en AI ikke problemet med disse instinkter og kan i stedet reagere på den aktuelle situation og lære på måder, som vi bare ikke er i stand til. I bund og grund underviser vi en AI ved at give den en masse chancer for at lære på egen hånd uden vores fordomme, og til gengæld lærer vi os, hvad der er muligt.

Nanotronics har indgået partnerskab med en række genomsekventeringsvirksomheder for at hjælpe med at reducere omkostningerne ved genomisk sekventering. Kunne du diskutere nogle af disse partnerskaber?

Selvom jeg ikke kan diskutere detaljerne i, hvad vi gør for vores kunder inden for genomsekventering, kan jeg sige, at vores mål, og hvor vi har set en vis succes, er at bruge unikke belysningsmodaliteter og AI til at forbedre udbyttet. Bedre udbytter kan i høj grad knyttes til prisen på en sekvens. Hvis du gør dette, fører det i sidste ende til en hurtigere udvikling af vacciner og andre terapeutiske midler og også til ekstremt billig genomsekventering, der kan føre til et $100-genom. Mit personlige mål, som det er for mange andre, er at se personlig medicin blive en realitet så hurtigt som muligt.

Hvad er nogle måder, hvorpå nanoteknologi kan øge udbyttet og samtidig reducere spild?

Nanoteknologi skal forbindes med reduktion af affald, ellers er det ikke virkelig nanoteknologi efter min mening. Vi vil sige, at nanoteknologi og atomisk præcis fremstilling er synonyme, derfor bør råvaren til det, du fremstiller, ikke involvere noget spild overhovedet. Vi tror, ​​at dette er muligt, hvis du tænker på, hvad der er blevet opnået ved at bruge forstærkningslæring til andre fremstillingsteknikker, som vi gør.

 Er der andet, du gerne vil dele om Nanotronics?

Vi gør noget, som vi kalder intelligent fabriksstyring (IFC). Vi ser intelligente fabrikkers vej som at gå fra forbedring af udbyttet på traditionelle fabrikker til at føre ind mod atomært præcise fabrikker.

Tak for det gode interview, læsere, der ønsker at lære mere, bør besøge Nanotronik.