ナノトロニクスのMatthew Putman博士、CEO兼共同創設者 – インタビューシリーズ

Matthew Putman博士は、ナノトロニクスのCEO兼共同創設者です。ナノトロニクスは、工場制御の分野でAI、自動化、先進的なイメージング技術を組み合わせたプラットフォームを開発し、従来の工場の生産性を向上させることを目的としたサイエンステクノロジー企業です。Matthewは、ナノトロニクスに参加する前、Tech Pro, Inc.のオーナー兼開発担当副社長でした。Tech Pro, Inc.は、2008年にRoper Industriesに買収されました。Matthewは、Tech Pro, Inc.での在職中に2つの買収と、会社のグローバル市場への拡大を牽引しました。

ナノテクノロジーとは何ですか?

ナノテクノロジーは、35年ほどの間に2つの異なる意味を持っています。2020年の最も一般的な意味は、ナノテクノロジーは、100ナノメートル以下の特徴を持つ技術の使用です。耐汚染コーティング、日焼け止め、水浄化などにこのようなナノテクノロジーが見られます。ただし、これは最も興奮するものではありません。私にとって、ナノテクノロジーは、原子レベルでの精密な製造が可能な技術です。原子レベルでの精密な製造が可能になると、巨視的な世界の制限を受けることなく、空間を移動することができます。さらに、物理的および電気的特性が優れており、制御も可能です。これは、エリック・ドレクスラーが1980年代に提唱したアイデアであり、現在、人工知能が材料科学、生物学、化学、物理学と相互作用することができるため、以前よりも多くのことが可能になっています。

ナノテクノロジーによって最も変革される可能性のある業界は何ですか?

電子工業は、他の業界の変革の先駆けとなる業界の1つです。伝統的な半導体製造でムーアの法則が限界に達したことは、ナノテクノロジーの機会です。3Dアーキテクチャーの基板や、新しい材料の使用によるエネルギー効率の向上、半導体の製造コストの削減などが期待できます。半導体業界でこれらの変化が起こると、生物学や化学などの他の業界でも、ナノテクノロジーによって提供される特性を活用できるようになります。

ナノトロニクスの創設ストーリーを共有してください。

私たちは、2010年にナノトロニクスを創設しました。当時私はコロンビア大学で研究を行っていました。ナノトロニクスは、単に会社を創設したいという願望から生まれたのではなく、最も興奮する発明を実現するためのプラットフォームを作りたいという願望から生まれたのです。大学の研究室は、発明の場ですが、発明が研究室の中に留まるのであれば、意味がありません。私は、工場の床で過ごす時間が、学術研究室で過ごす時間よりも長いという背景を持っています。私と父親は、ナノトロニクスの創設者です。父親は、テクノロジーと計測器の会社を創設し、2008年に買収されました。ナノトロニクスは、この会社のコンセプトを進化させたものです。ナノトロニクスでは、人工知能、超解像度イメージング、ロボティクスを使用して、ものを作る方法を変革しています。このアイデアは、業界に特化したものではありません。2011年に、最初の顧客を獲得しました。半導体業界で、ナノスケールの欠陥が原因で、生産性が低く、広範な採用が妨げられていました。しかしこの業界は、現在最も急成長している分野です。

ナノトロニクスは、アッベ限界を超える特許を持っています。アッベ限界とは何ですか?

アッベ限界は、エルンスト・アッベによって提唱された物理学の法則です。光の波長が、観測対象物よりも大きい場合、観測が不可能になることを示しています。私たちは、計算機を使用してこの限界を超える方法を見つけました。複数の画像を取得し、計算機を使用して、通常では観測できないものを観測することができます。現在では、光のモダリティと人工知能を組み合わせることで、より効果的にこの限界を超えることができます。人工知能は、観測対象物のイメージを予測し、実際の観測結果と比較することで、観測が可能になります。

ナノテクノロジーと機械学習の関係について説明してください。

ナノテクノロジーでは、観測対象物が、光の波長よりも小さいことが多いです。人工知能を使用することで、観測対象物を観測し、操作し、学習することができます。これは、ナノテクノロジーで初めて可能になったことです。3Dプリンティングと強化学習を組み合わせた実験を行い、異常を修正するために最適化された最終的な特性を得ることができました。人工知能は、人間が考えつかない方法でこれを実現しました。

ナノテクノロジーと人間の関係について説明してください。

ナノテクノロジーでは、人間の知性と、人工知能の高速な処理能力が組み合わさります。人間は、人工知能に目標を設定し、結果を観測することで、人工知能を教えることができます。人工知能は、人間の偏見を受けないで、状況に応じて学習し、反応することができます。人間は、人工知能に学習の機会を与えることで、人工知能から新しい知識を得ることができます。

ナノトロニクスは、ゲノムシーケンシングのコスト削減を支援するために、複数のゲノムシーケンシング会社と提携しています。詳しく説明してください。

私たちは、ゲノムシーケンシングの分野で、独自の照明モダリティと人工知能を使用して、生産性を向上させることを目指しています。生産性の向上は、シーケンシングのコスト削減につながります。最終的には、ワクチンや治療薬の開発が加速し、個人化医療が実現することを目指しています。

ナノテクノロジーは、どのようにして生産性を向上させ、廃棄物を削減することができますか?

ナノテクノロジーは、廃棄物の削減と原子レベルの精密な製造を実現することができます。原子レベルの精密な製造は、材料の無駄を最小限に抑えることができます。強化学習を使用した製造技術の実験では、廃棄物を削減することが可能であることを示しています。

ナノトロニクスについて、さらに共有したいことがありますか?

私たちは、インテリジェントファクトリーコントロール（IFC）と呼ばれる技術を開発しています。私たちは、インテリジェントファクトリーの道は、従来の工場の生産性向上から、原子レベルの精密な製造に向かっていくものであると考えています。

ご協力ありがとうございました。詳しくは、ナノトロニクスをご覧ください。