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

Dr. Matthew Putman은 Nanotronics의 CEO이자 공동 창립자입니다. Nanotronics는 공장 제어를 재정의한 과학 기술 회사로, AI, 자동화, 고급 이미징을 결합한 플랫폼을 발명하여 제조업에서 결함과 이상을 탐지하는 인간의 지능을 지원합니다. 이는 1950년대 이후停滞되어 왔던 산업입니다. Nanotronics 이전에 Matthew는 Tech Pro, Inc.의 소유자이자 개발 부사장이었으며, 2008年に Roper Industries에 인수되었습니다. Tech Pro에서 그는 두 번의 인수를 주도하고, 기기 제조업체를 새로운 글로벌 시장으로 변환하였으며, 15개국에서 파트너십이나 자회사들을 설립했습니다.

나노기술이 무엇인지 설명할 수 있나요?

나노기술은 약 35년 동안 존재하는 동안 두 가지 다른 의미를 가졌습니다. 2020年の 가장 일반적인 것은 나노기술이 100 나노미터 미만의 특징 크기를 갖는 모든 기술의 사용입니다. 우리는 나노기술이 이에 해당하는 스테인 레지스탄트 코팅, 선스크린, 및 물 정화를 볼 수 있습니다. 이것은 기회를 제공하지만 가장 흥미로운 것은 아닙니다. 나에게 나노기술은 원자적으로 정밀한 물건을 제조하는 능력입니다. 원자적으로 정밀한 물건을 가지고 있다면 매크로 세계의 제한 없이 공간을 탐색할 수 있습니다. 물리적 및 전기적 특성이 nejen 우수하지만 또한 제어할 수 있습니다. 이것은 나노기술이 다른 방법으로 가능하지 않은 혁신의 영역을 열 수 있는 가능성을 제공합니다. 이것은 1980년대에 Eric Drexler에 의해 처음 설명되었으며, 이제 인공 지능이 물질 과학, 생물학, 화학, 물리학과 상호 작용할 수 있으므로 이전보다 더 많은 것이 가능해졌습니다.

나노기술에 의해 가장 많이 혼란을 겪을 산업은 무엇인가?

전자 산업은 모든 것을 리드하는 것으로 보입니다. 전통적인 반도체 제조를 사용하여 Moore의 법칙의 종말은 나노기술의 기회입니다. 나는 3D 아키텍처의 기판, 이전에 사용할 수なかった 새로운 재료를 볼 것이라고 생각하며, 에너지 효율성을 제공하고 반도체를 현재보다 저렴한 비용으로 설계할 수 있을 것입니다. 한 번 이것을 하면, 나노기술의 특성을 조작하는 객체를 사용하여 다른 산업도 이익을 볼 수 있을 것입니다. 전자 산업에서 볼 수 있는 예와 프로토 타입은 반도체에서 적용될 것입니다.

Nanotronics의 기원 이야기를 공유할 수 있나요?

우리는 2010年に Nanotronics를 시작했습니다. 당시私は Columbia University에서 일하고 있었습니다. Nanotronics는 公司를 가지기 원해서가 아니라 가장 흥미로운 발명을 확대하기 위해 시작했습니다. 대학 연구실은伟大的 발명 가능성이 있는 곳이지만, 발명이 연구실 내에서 머무르면 의미가 없습니다. 이것은 공장 현장에서보다 학술 연구실에서 더 많은 시간을 보낸 사람으로서私の DNA에 있습니다. 나는 아버지와 함께 다른 公司의 창립자였으며, 2008年に 그 公司가 인수되었습니다. 그 公司 (Tech Pro)의 목표는 오래된 산업을 혁신하기 위해 최신 컴퓨터 기술과 기기를 사용하는 것이었습니다. 실제로 Nanotronics는 이 개념의 발전입니다. Nanotronics의 경우, 인공 지능, 초고해상도 이미징, 로봇을 사용하여 물건을 만드는 방식을 변경하는 것입니다. 이 아이디어는 산업 특정적이지 않았습니다. 우리는 2011年に 첫 고객을 얻었습니다. 다음 세대 반도체는 난노 규모의 결함으로 인해難しかった 규모화 및 대량 채택을 방해했尽管 그것이 제공하는 놀라운 특성에도 불구하고. 이것은 시작하기에 좋은 곳이었습니다. 왜냐하면 그것은 많은 도전을 제시했으며, 우리는 특정 산업뿐만 아니라 제조업 일반에 대한 렌즈를 가질 수 있었기 때문입니다. 이 산업, 복합 반도체는 현재 산업에서 가장 빠르게 성장하는 세그メント입니다.

Nanotronics는 Abbe Limit을 초과하는 특허된 방법을 가지고 있습니다. Abbe Limit이 무엇인지 설명하고 Nanotronics가 어떻게 이 제한을 극복하는지 설명해 주세요.

Abbe Limit은 Ernst Abbe에 의해 공식화된 물리학의 법칙인 회절 한계입니다. 이것은 수학적 계산을 통해 광학을 선택하여 빛의 파장이 객체보다 크지 않은지 확인하는 방법입니다. 이것은 우리는 극복할 수 있지만, 계산적으로는 돌아갈 수 있습니다. 우리는 이것을 하는 여러 가지 방법이 있습니다. 가장 효과적인 방법 중 하나는 우리가 처음부터 시작하지 않은 것입니다. 우리는 더 복잡한 방법으로 운동 제어와 이미지 재구성을 사용했습니다. 이것은 빛과 물리적인 객체를 움직이고 여러 이미지를 취하고 계산을 사용하여 다른 방법으로 볼 수 없는 것을 볼 수 있었습니다. 우리는 여전히 경우에 따라 이것을 하지만, 더 자주 우리는 인공 지능과 조명 모달리티의 조합을 사용합니다. 본질적으로, 우리는 인공 지능이 기대하는 것을 분류하고, 그것을 실제로 본 것과 비교합니다. 이것은 빛의 파장이 객체보다 크더라도 가능합니다. 우리는 항상 새로운 방법을 찾고 있으며, 도전은 항상 해상도만이 아니라 Abbe Limit보다 작은 것을 탐지하는 것이며, 제조 속도와 일치하는 처리 속도로 할 수 있는 것입니다.

Nanotronics가 기계 학습을 나노기술과 어떻게 결합하는지 설명해 주세요.

나는 이전 질문에서 Abbe Limit에 대해 조금 설명했습니다. 나노기술에서 당신이 해결하고 있는 것이 빛의 파장보다 작은 경우를 가정할 수 있습니다. 그래서, 기계 학습으로 인해 볼 수 있는 것이면, 그것을 조작할 수 있고, 그것으로부터 배우고, 그것으로 빌드할 수 있습니다. 이것은 나노기술에서 가능해진 최초의 것입니다. 우리는 3D 프린팅과 강화 학습을 사용하여 실험을 했습니다. 3D 프린터는 최종 속성을 위해 비정상성을 수정하기 위해 최적화된 강화 학습 에이전트에 의해 안내되었습니다. 그들은 인간이 생각하지 못한 방법으로 그렇게 했습니다. 이것은 정확히 나노가 아니지만, 같은 아이디어가 적용됩니다.

나노기술과 인간이 어떻게 서로를 보완할 수 있는지 설명해 주세요.

이것은 인간이伟大的 수동性과 많은 개념을 한 번에 다룰 수 있는 능력과 함께 일할 수 있는 최초의 기회입니다. 인공 지능은 매우 빠른 능력을 가지고 있습니다. 우리는 우리가 인공 지능이 최적화하기를 원하는 목표를 계속 업데이트함으로써 지침을 제공할 수 있습니다. 우리는 항상 인공 지능이 취할 전략과 전술을 알 수는 없지만, 우리는 달성하고자 하는 결과를 알 수 있습니다. 이것은 나노기술에서 특히 중요합니다. 많은 우리의 본능은 물리학이 작동하는 방식과 일치하지 않습니다.幸い, 인공 지능은 이러한 본능의 문제가 없으며, 상황에 반응하고 우리가 할 수 없는 방법으로 배우는 능력을 가지고 있습니다. 본질적으로, 우리는 인공 지능을 가르치고 있으며, 그것은 우리에게 무엇이 가능한지 가르칩니다.

Nanotronics는 유전체 시퀀싱 비용을 줄이기 위해 유전체 시퀀싱 회사와 파트너십을 맺었습니다. 이러한 파트너십 중 일부에 대해 설명해 주세요.

私は 고객에 대한 세부 사항을 논의할 수 없습니다. 그러나 우리의 목표와 성공을 본 곳은 고유한 조명 모달리티와 AI를 사용하여 수율을 개선하는 것입니다. 더好的 수율은 시퀀스의 가격과密切하게 связ되어 있습니다. 이를 통해 백신 및 기타 치료제의 개발이 더 빠르게 진행되며, 매우 저렴한 유전체 시퀀싱이 가능해져 개인화된 의학이 현실화될 수 있습니다.

나노기술이 수율을 증가시키고浪費를 줄이는 방법은 무엇인가?

나노기술은浪費를 줄이지 않으면真正な 나노기술이라고 생각하지 않습니다. 우리는 나노기술과 원자적으로 정밀한 제조가 동의어라고 생각합니다. 따라서 제조의 원료는浪費가 없어야 합니다. 우리는 이것이 가능하다고 생각합니다. 강화 학습을 사용하여 다른 제조 기술을 사용할 때 무엇이 성취되었는지 생각해 보면, 이것이 가능합니다.

나노트로닉스에 대해 더 공유하고 싶은 것이 있나요?

우리는 인텔리전트 팩토리 컨트롤 (IFC)이라고 하는 것을 합니다. 우리는 지능형 공장을 향한 길이 전통적인 공장의 수율 개선에서 원자적으로 정밀한 공장으로 향하는 것으로 보입니다.

인터뷰 감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 Nanotronics를 방문할 수 있습니다.