Dr. Matthew Putman, CEO and Co-Founder of Nanotronics – Interview Series

Dr. Matthew Putmanは、NanotronicsのCEOおよび共同創設者です。Nanotronicsは、AI、自動化、先進的なイメージングを組み合わせたプラットフォームを発明し、工場制御を再定義したサイエンステクノロジー企業です。このプラットフォームは、製造業における欠陥や異常を検出する際に、人間の発明性を支援します。Nanotronics以前、MatthewはTech Pro, Inc.の所有者および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。Tech Pro, Inc.での彼の在職中、2つの買収と、計器メーカーの新しい世界市場への変革を主導しました。15カ国でパートナーシップまたは子会社を設立しました。

ナノテクノロジーとは何ですか?

ナノテクノロジーは、約35年間存在する間に2つの異なる意味を持ちました。2020年の最も一般的な意味は、ナノテクノロジーは、特徴サイズが100ナノメートル未満の任意の技術の使用です。耐汚れコーティング、日焼け止め、水浄化などでこのようなナノテクノロジーを見ます。これは機会を提供しますが、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、原子的に正確なものを作る能力です。何かが原子的に正確な場合、巨視的世界の制限なしに空間を移動できます。物理的および電気的特性は、優れていますが、制御可能です。これは、ナノテクノロジーが他の方法では不可能なイノベーションの分野を開く可能性があります。エリック・ドレクスラーによって1980年代に初めて概説されました。現在、人工知能が材料科学、生物学、化学、物理学と相互作用できるため、以前よりも多くのことが可能になりました。

ナノテクノロジーによって最も変革されやすい業界は何ですか?

電子業界は、他のすべての業界の先駆けです。従来の半導体製造技術を使用してムーアの法則の限界に達したことは、実際にはナノテクノロジーの機会です。3Dアーキテクチャの基板、以前使用できなかった新しい材料を使用してエネルギー効率を高めることが見込めます。半導体を現在よりも安価に構築できるようになります。そうすれば、他の業界も、生物学や化学のように、物体をこの規模で操作する特性から利益を得ることができます。半導体で見られる例とプロトタイプは、他の業界にも適用されます。

Nanotronicsの創設ストーリーを共有できますか?

私たちは2010年にNanotronicsを開始しました。当時私はコロンビア大学で働っていました。Nanotronicsは、会社を持つことを望んだ結果ではなく、最も興奮する発明がスケーラブルになることを願った結果です。大学の研究室は、発明の可能性のある場所ですが、発明が研究室内に留まるのであれば、それはあまり意味がありません。これは、工場の床よりも学術研究室で過ごす時間が長い私のDNAに刻み込まれています。私は、2008年に買収された別の会社の創設者である父と一緒にNanotronicsを開始しました。Tech Pro, Inc.の目標は、コンピューターテクノロジーと計器を使用して古い業界を革命することでした。実際、Nanotronicsは、この概念の進化です。Nanotronicsの場合、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えます。このアイデアは、業界に特化したものではありませんでした。2011年に、難しいナノスケールの欠陥により大量生産が妨げられていた次世代半導体で最初の顧客を獲得しました。素晴らしい場所で始めることができました。多くの課題があり、特定の業界だけでなく、製造業全般を見据えることができました。この業界、複合半導体は、現在業界で最も急成長しているセグメントです。

Nanotronicsはアッベの限界を超える特許を持っています。アッベの限界とは何ですか?また、Nanotronicsはどのようにしてこの限界を克服することができますか?

アッベの限界は、エルンスト・アッベによって提案された物理学の法則である回折限界の正式な名称です。これは、数値アペラチュアを計算して、光の波がイメージ化したい物体よりも大きくならないようにする方法です。これは、計算的に回避できるものです。回避するためのさまざまな方法があります。非常に効果的な方法の1つは、当初私たちが使用していたものではありませんでした。私たちは、現在よりもはるかに複雑な方法でモーションコントロールと画像の再構築を行っていました。これには、光を移動させたり、物理的な物体を移動させたり、複数の画像を撮影し、計算機を使用して通常は見えないものを見ることが含まれていました。まだ場合によってはこれらの方法を使用していますが、より多くの場合、人工知能と照明モダリティの組み合わせを使用しています。基本的に、私たちは、人工知能が期待するものが何であるかを分類し、それを実際に見えるものと比較しています。イメージ化される物体よりも光の波長が大きくてもです。常に新しい方法を探していますが、課題は常に解像度ではありません。アッベの限界よりも小さいものを検出することであり、製造のスループット速度でそれを行うことができることです。

Nanotronicsは機械学習をナノテクノロジーとどう組み合わせていますか?

前述のアッベの限界に関する質問で少し触れました。ナノテクノロジーでは、解像度が光の波長よりも小さいものと仮定できます。したがって、機械学習を使用して見えるものがあれば、それを操作でき、それ自体から学び、構築できます。これは、ナノテクノロジーで初めて可能になりました。私たちは、3Dプリンティングと強化学習を使用した実験を行いました。3Dプリンターは、最終的な特性を最適化するために不規則性を修正する強化学習エージェントによって導かれました。人間が考えることができない方法でそれを行いました。まさにナノですが、同じアイデアが適用されます。

ナノテクノロジーと人間が相互に補完し合う方法について説明できますか?

これは、優れた器用さと、瞬時に多くの概念を結びつける能力を持つ人間が、非常に高速な人工知能と協力できる最初の機会です。これは、私たちが目標を継続的に更新することで実現します。私たちが人工知能に最適化するために望む目標です。私たちが常に人工知能の戦略と戦術を知っているわけではありませんが、達成したい結果は知っています。これは、ナノテクノロジーで特に重要です。なぜなら、私たちの多くの直感は、物理学の働き方と一致していないからです。幸い、人工知能には私たちが直面する問題がないので、状況に応じて反応し、私たちができない方法で学習できます。実質的に、私たちは、偏見なしに独自に学習する多くの機会を与えることで、人工知能を教えています。かわりに、人工知能は私たちに何が可能かを教えてくれます。

Nanotronicsは、ゲノムシーケンシングのコストを削減するために、複数のゲノムシーケンシング会社と提携しています。いくつかの提携について説明できますか?

お客様に対して行っている詳細については言及できないですが、目標と成功を見たところは、独自の照明モダリティとAIを使用して収穫量を向上させることです。収穫量の向上は、シーケンスのコストに直接結びついています。そうすれば、ワクチンやその他の治療法の開発が速まるだけでなく、極めて安価なゲノムシーケンシングが可能になり、100ドルでゲノムをシーケンシングすることができます。私自身の目標は、他の人と同様に、個別化医療ができるだけ早く現実になることを願っています。

ナノテクノロジーは、生産性を高めながら廃棄物を減らす方法をいくつか教えてください。

ナノテクノロジーは、廃棄物を削減することと関連付けられていない場合、真のナノテクノロジーではありません。ナノテクノロジーと原子的に正確な製造は、同義語であると言えます。したがって、製造される原材料には、廃棄物は含まれません。強化学習を使用して、我々が行っている他の製造技術でこれが可能であると考えています。

その他、Nanotronicsについて共有したいことはありますか?

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) と呼ばれるものを実行しています。私たちは、インテリジェントファクトリーの道は、従来のファクトリーの収穫量の改善から、原子的に正確なファクトリーへの道であると見ています。

素晴らしいインタビュー、詳しく知りたい読者は、Nanotronicsを訪問してください。