Connect with us

Ethernovia, Fiziksel AI Ağlarını Geliştirmek için 90 Milyon Doların Üzerinde Seri B Fonksiyonunu Tamamladı

Fonlama

Ethernovia, Fiziksel AI Ağlarını Geliştirmek için 90 Milyon Doların Üzerinde Seri B Fonksiyonunu Tamamladı

mm

Ethernovia , araçlar, robotlar ve endüstriyel sistemler boyunca gerçek zamanlı otonomluğu destekleyebilecek ağ silikonu talebinin hızlanmasıyla 90 milyon doların üzerinde bir Seri B fonksiyonunu tamamladı. Tur, Maverick Silicon tarafından yönetildi ve Socratic Partners, Conduit Capital ve CDIB-TEN Capital’ın katılımıyla birlikte mevcut yatırımcıların devam eden desteğiyle birlikte Porsche SE, Qualcomm Ventures ve Fall Line Capital katıldı.

Silicon Vadisi’ne dayanan Ethernovia, akıllı makinelerin kenarında çalışan veri backboneyi veya “sinir sistemini” oluşturmak için tasarlanmış yeni bir Ethernet tabanlı paket işlemci sınıfı oluşturuyor. Şirket, otonomide büyüyen bir tıkanıklıkla ilgileniyor: sensör, görme ve AI verilerini gerçek zamanlı olarak öngörülebilir ve verimli bir şekilde hareket ettirme.

Otonomluğun Veri Omurgasını Yeniden Mimari

Otonom araçlar, gelişmiş sürücü yardımı sistemleri ve endüstriyel robotlar, deterministik gecikmeyle çalışmak zorunda olan düzinelerce yüksek bant genişlikli sensör ve AI iş yüklerine giderek daha fazla güveniyor. Geleneksel araç içi ve endüstriyel ağlar, bu gereksinimlere göre tasarlanmadı ve genellikle parçalı mimarilere, daha yüksek sistem karmaşıklığına ve artan maliyetlere yol açtı.

Ethernovia’nın yaklaşımı, paket işlemci sürümlü, Ethernet tabanlı mimarilere dayanmaktadır. Bu, ağ oluşturma, hesaplama ve veri düzenleme birleştirmektedir. Şirketin platformu, gerçek zamanlı veri akışlarını programlanabilir ve ölçeklenebilir bir şekilde birleştirmek ve yönlendirmek için tasarlandı – hem zonal hem de merkezi sistem tasarımlarını desteklemektedir.

Fiziksel AI için Paket İşlemciler

Ethernovia’nın teknolojisindeki temel, yüksek performanslı paket işlemcilerden oluşan bir ailedir ve bu işlemciler özellikle kenar ve fiziksel AI iş yükleri için tasarlanmıştır. Bu çipler, deterministik gecikme ve güçlü güç verimliliği ile yüksek bant genişlikli sensör ve AI trafiğini yönetmek için tasarlanmıştır – bu, otomotiv ve robotik dağıtımlarında başarıyı giderek daha fazla tanımlayan kısıtlamalardır.

Programlanabilir veri yollarını ve ölçeklenebilir Ethernet kumaşlarını destekleyerek, platform, yazılım tanımlı sistemlere olanak tanır ve bunlar hava yoluyla güncellemeler yoluyla zaman içinde gelişebilir – aynı zamanda güvenlik açısından kritik performans gereksinimlerini karşılar. Bu esneklik, özellikle OEM’lerin donanım yapılandırması yerine yazılım tarafından tanımlanan işlevselliklere doğru ilerledikçe daha da önemlidir.

Otomotiv, Robotik ve Endüstriye Yönelik Hareket

Otomotiv hala birincil odak olsa da, Ethernovia’nın teknolojisi, gerçek zamanlı kenar zekasının giderek daha önemli hale geldiği çoklu pazarlara yayılmıştır. Robotik platformlar, endüstriyel otomasyon sistemleri ve ortaya çıkan AI tanımlı makineler, gecikme, senkronizasyon ve veri hareketi etrafında benzer zorluklarla karşı karşıyadır. Her durumda, performans kısıtlamaları, ham hesaplama kapasitesi tarafından değil, sensörler, işlemciler ve aktüatörler arasında sıkı zaman garantileri altında veri nasıl hareket edebileceği tarafından giderek daha fazla belirlenir.

Bu sektörler ayrıca mimari olarak birbirlerine yaklaşıyor. Robotik ve endüstriyel sistemler, zonal mimariler ve merkezi hesaplama gibi önceden sadece otomotive özgü tasarım ilkelerini benimsemeye başlarken, otomotiv platformları, yazılım tanımlı ağ oluşturma ve standart Ethernet kumaşları gibi veri merkezlerinden kavramları benimsemektedir. Bu birleşme, çeşitli ortamlarda güvenilir bir şekilde çalışabilen ve uzun ürün yaşam döngüsü ve gelişen yazılım gereksinimlerini destekleyen ağ silikonu talebi yaratmaktadır.

Yeni fon, şirketin bir sonraki nesil paket işlemcilerinin geliştirilmesini ve üretiminin hızlandırılmasını, yazılım ve sistem yeteneklerinin genişletilmesini ve bu sektörler boyunca müşteri etkileşimlerinin derinleştirilmesini sağlayacak. Pilotlardan ölçekli üretime geçiş yapılırken, vurgunun temel yeniden tasarımlar olmadan uzun süreli yükseltmeleri, karma iş yüklerini ve artan otonomluğu destekleyebilecek platformlara kaydığı görülmektedir.

Fiziksel AI’nın Geleceği için Ne Anlama Geliyor

Ethernovia’nın artırımı, otonomide ve robotikte probínen daha geniş bir değişimi vurgulamaktadır: zeka, yalnızca algoritmalar tarafından değil, fiziksel dünyada algılama, akıl yürütme ve eylemi bağlayan altyapı tarafından da sınırlı değildir. AI sistemleri bulutun dışına çıkıp araçlara, fabrikalara ve makinelerine girerken, ağ silikonu temel bir katman haline gelir.

Bu değişiklik, fiziksel AI sistemlerinin nihayetinde gerçek zamanlı sistemler olduğunun artan bir tanınmasını yansıtmaktadır. Gecikmeler, düşen paketler veya öngörülemez gecikme, bozulmuş performansdan güvenlik risklerine kadar somut sonuçlar doğurabilir. Sonuç olarak, deterministik veri hareketi, model doğruluğu veya hesaplama verimliliği kadar kritik hale gelmektedir.

Paket merkezli, Ethernet tabanlı mimariler, modüler, yükseltilebilir ve yazılım tanımlı akıllı makinelerin bir geleceğine işaret etmektedir – bu, son on yılda veri merkezlerinde görülen evrimi yansıtmaktadır. Bu geçiş devam ederse, fiziksel AI’daki rekabetçi manzara, kimin en güvenilir, uyarlanabilir veri kumaşı sunabileceğine bağlı olarak artabilir – bu, sürekli inovasyonu gerçekleştirmeden gerçek dünya performansından ödün vermeden destekleyebilecek bir kumaştır.

Antoine bir vizyoner lider ve Unite.AI'in kurucu ortağıdır ve AI ve robotik geleceğini şekillendirmek ve tanıtmak için sarsılmaz bir tutkuyla hareket etmektedir. Bir seri girişimci olarak, toplum için elektrik kadar yıkıcı olacağına inandığı AI'nin potansiyeli hakkında sık sık konuşur ve coşkusunu dile getirir.
Bir futurist olarak, bu yeniliklerin dünyamızı nasıl şekillendireceğini keşfetmeye adanmıştır. Ayrıca, Securities.io kurucusudur, bu platform geleceği yeniden tanımlayan ve tüm sektörleri yeniden şekillendiren teknolojilere yatırım yapmaya odaklanmıştır.