Dr. Matthew Putman, administrerende direktør og medgründer av Nanotronics – Intervjuserien

Dr. Matthew Putman er administrerende direktør og medgründer av Nanotronikk, et vitenskapelig teknologiselskap som har redefinert fabrikkkontroll gjennom oppfinnelsen av en plattform som kombinerer AI, automatisering og sofistikert forestillingsevne for å hjelpe menneskelig oppfinnsomhet med å oppdage feil og anomalier i produksjonen, en industri som har stagnert siden 1950-tallet. Før Nanotronics var Matthew eier og visepresident for utvikling for Tech Pro, Inc., som ble kjøpt opp av Roper Industries i 2008. I løpet av sin tid hos Tech Pro ledet han to oppkjøp og transformasjonen av instrumentprodusenten til ny global markeder, etter å ha dannet partnerskap eller datterselskaper i 15 nasjoner.

Kan du beskrive hva som er nanoteknologi?

Nanoteknologi har fått to forskjellige betydninger gjennom de 35 årene eller så som begrepet har eksistert. Det vanligste i 2020 er at nanoteknologi er bruk av enhver teknologi som har en funksjonsstørrelse på mindre enn 100 nanometer. Vi ser nanoteknologi som passer til dette i flekkbestandige belegg, solkrem og vannrensing. Dette gir muligheter, men er ikke det mest spennende. For meg er nanoteknologi evnen til å produsere ting som er atomært presise. Når du har noe som er atomisk presist, har du muligheten til å navigere gjennom verdensrommet uten begrensningene fra makroverdenen. Du har fysiske og elektriske egenskaper som ikke bare er overlegne, men de er også kontrollerbare. Det er her nanoteknologi har muligheten til å åpne opp områder med innovasjon som ikke er mulig på andre måter. Dette ble først skissert av Eric Drexler på 1980-tallet, og nå som kunstig intelligens kan samhandle med materialvitenskap, biologi, kjemi og fysikk, er ting mer mulig enn de noen gang var før.

Hvilke bransjer er mest modne for forstyrrelser av nanoteknologi?

Elektronikkindustrien er noe som ser ut til å lede an for alt annet. Den potensielle slutten på Moores lov ved bruk av tradisjonell halvlederproduksjon er faktisk en mulighet for nanoteknologi. Jeg tror vi kommer til å begynne å se ting som 3D-arkitektur av underlag, vi kommer til å se nytt materiale som vi ikke var i stand til å bruke før for å gi mer energieffektivitet. Og vi kommer til å kunne se design bygges for mye mindre penger enn det som kreves for å bygge halvledere. Når du gjør dette, vil vi se at resten av de kan dra nytte av egenskapene til å manipulere objekter i denne skalaen, enten det er biologi eller kjemi, eksemplet og prototypen som vi vil se i halvledere vil bli brukt.

Kan du dele opprinnelseshistorien bak Nanotronics?

Vi begynte med Nanotronics i 2010, da jeg jobbet ved Columbia University. Nanotronikk er egentlig et resultat, ikke så mye av å ville ha et selskap, men å ville sørge for at de mest spennende oppfinnelsene kunne skaleres. Et universitetslaboratorium er et sted med store potensielle oppfinnelser, men det betyr ikke så mye om oppfinnelsen forblir innenfor laboratoriet. Dette er i mitt DNA som en som har brukt mer tid på fabrikkgulv enn akademiske laboratorier. Jeg startet Nanotronics sammen med faren min og var grunnleggeren av et annet selskap der vi jobbet sammen. Det selskapet som ble kjøpt opp i 2008. Målet til det selskapet (Tech Pro), var å bruke det siste innen datateknologi og instrumentering for å revolusjonere eldre industrier. Virkelig, Nanotronics er utviklingen av det konseptet. Når det gjelder Nanotronics, bruker den kunstig intelligens, superoppløsningsbilder og robotikk for å endre måten ting bygges på. Denne ideen var ikke bransjespesifikk. Vi hadde vår første kunde i 2011, i neste generasjons halvledere som var vanskelige å skalere på grunn av defekter i nanoskala som forårsaker dårlige utbytter, og som forhindret masseadopsjon, til tross for de utrolige egenskapene de gir. Dette var et fantastisk sted å starte, siden det ga utrolig mange utfordringer. Det gjorde at vi ikke bare kunne se til den spesifikke bransjen, men ha en linse for produksjon generelt. Denne industrien, sammensatte halvledere, er nå det raskest voksende segmentet i bransjen.

Nanotronics har en patentert måte å overgå Abbe Limit. Kan du begynne med å forklare hva Abbe-grensen er og hvordan Nanotronics er i stand til å overvinne denne begrensningen?

Abbe-grensen er formaliseringen av en lov i fysikk kalt diffraksjonsgrensen av Ernst Abbe. Dette er en måte å velge optikk på ved å beregne den numeriske blenderåpningen slik at lysbølgen ikke er større enn objektet du ønsker å avbilde. Dette er noe vi kan overvinne per si, men det er noe som beregningsmessig kan komme deg rundt. Vi har flere forskjellige metoder for å gjøre dette. En av de virkelig effektive måtene å kunne løse dette på er ikke noe vi startet med i det hele tatt. Vi hadde mye mer komplekse måter å gjøre bevegelseskontroll og rekonstruksjon av bilder på enn vi har nå. Dette innebar å flytte lys og flytte fysiske ting og ta flere bilder og bruke beregninger for å se det som ellers ikke ville blitt sett. Vi gjør dette fortsatt i noen tilfeller, men oftere bruker vi en kombinasjon av lysmodaliteter med kunstig intelligens. I hovedsak klassifiserer vi hva en AI forventer skal sees og sammenligner det med det som blir sett, selv om bølgelengden til lys er stor enn objektet som avbildes. Vi leter alltid etter nye måter å gjøre dette på, og utfordringen er ikke alltid oppløsning, men å kunne oppdage noe som er mindre enn Abbe-grensen, og å kunne gjøre det med gjennomstrømningshastigheter som holder tritt med produksjonen.

Kan du diskutere hvordan Nanotronics kombinerer maskinlæring med nanoteknologi?

Jeg tok opp dette litt i forrige spørsmål om Abbe-grensen. I nanoteknologi kan du anta at noe du løser er mindre enn bølgelengden til lyset du bruker. Så hvis du er i stand til å se noe som er mindre og være i stand til å se det på grunn av maskinlæring, så er du i stand til å manipulere det, og du er i stand til å lære av det selv og være i stand til å bygge med det. Dette er første gang dette var mulig med nanoteknologi. Vi gjorde et eksperiment som du kan tenke deg å bli noe verdifullt innen nanoteknologi, som var å bruke 3D-printing med forsterkende læring. 3D-printeren ble guidet av forsterkningslæringsagenter som skulle optimalisere for å fikse anomalier for å få en endelig egenskap. De gjorde dette på måter som mennesker aldri trodde skulle gjøre det. Selv om det ikke akkurat er nano, vil den samme ideen gjelde.

Kan du diskutere hvordan nanoteknologi og mennesker kan forsterke hverandre?

Dette er første gang mennesker med stor behendighet og evne til å bygge bro over mange forskjellige konsepter til enhver tid kan jobbe med den utrolig raske evnen til en kunstig intelligens. Dette kan gjøres ved å kontinuerlig oppdatere målene våre som vi ønsker at AI skal optimalisere for. Det er en måte for oss å gi veiledning mens vi ser på resultatet av den AI-en. Vi vet ikke alltid hvilken strategi og taktikk AI vil ta, men vi vet resultatet vi ønsker at den skal oppnå. Dette er spesielt viktig innen nanoteknologi hvor mange av våre instinkter ikke er i tråd med måten fysikken fungerer på. Heldigvis har ikke en AI problemet med disse instinktene og kan i stedet reagere på situasjonen og lære på måter som vi rett og slett ikke er i stand til. I hovedsak lærer vi en AI ved å gi den mange sjanser til å lære på egen hånd uten våre skjevheter, og til gjengjeld lærer vi oss hva som er mulig.

Nanotronics har inngått samarbeid med en rekke genomsekvenseringsselskaper for å hjelpe til med å redusere kostnadene ved genomisk sekvensering. Kan du diskutere noen av disse partnerskapene?

Selv om jeg ikke kan diskutere detaljene om hva vi gjør for kundene våre innen genomsekvensering, kan jeg si at målet vårt og hvor vi har sett en viss suksess, er å bruke unike belysningsmodaliteter og AI for å forbedre utbyttet. Bedre avkastning kan være knyttet veldig mye til prisen på en sekvens. Hvis du gjør dette, fører det til slutt til en raskere utvikling av vaksiner og andre terapeutiske midler og også til ekstremt billig genomsekvensering som kan føre til et genom på 100 dollar. Mitt personlige mål, som det er for mange andre, er å se personlig medisin bli en realitet så snart som mulig.

Hva er noen måter som nanoteknologi kan øke utbyttet og samtidig redusere avfall?

Nanoteknologi må assosieres med reduksjon av avfall, eller det er ikke virkelig nanoteknologi etter mitt syn. Vi vil si at nanoteknologi og atomisk presis produksjon er synonyme, derfor bør råstoffet til det du produserer ikke innebære noe avfall i det hele tatt. Vi tror at dette er mulig hvis du tenker på hva som har blitt oppnådd ved å bruke forsterkende læring for andre produksjonsteknikker som vi gjør.

 Er det noe annet du vil dele om Nanotronics?

Vi gjør noe som vi kaller intelligent fabrikkkontroll (IFC). Vi ser veien til intelligente fabrikker som å gå fra forbedring av utbyttet på tradisjonelle fabrikker til å lede inn mot atomært presise fabrikker.

Takk for det flotte intervjuet, lesere som ønsker å lære mer bør besøke Nanotronikk.