Tiến sĩ Matthew Putman, Giám đốc điều hành và Đồng sáng lập Nanotronics – Loạt bài phỏng vấn

Tiến sĩ Matthew Putman là Giám đốc điều hành và Đồng sáng lập của Điện tử nano, một công ty công nghệ khoa học đã xác định lại quyền kiểm soát nhà máy thông qua việc phát minh ra một nền tảng kết hợp trí tuệ nhân tạo, tự động hóa và trí tưởng tượng tinh vi để hỗ trợ sự khéo léo của con người trong việc phát hiện các sai sót và bất thường trong sản xuất, một ngành đã bị đình trệ kể từ những năm 1950. Trước Nanotronics, Matthew là chủ sở hữu và Phó Chủ tịch Phát triển của Tech Pro, Inc., được Roper Industries mua lại vào năm 2008. Trong thời gian làm việc tại Tech Pro, ông đã lãnh đạo hai vụ mua lại và chuyển đổi nhà sản xuất thiết bị thành một công ty toàn cầu mới. thị trường, đã thành lập quan hệ đối tác hoặc công ty con ở 15 quốc gia.

bạn có thể mô tả những gì là công nghệ nano?

Công nghệ nano đã mang hai ý nghĩa khác nhau trong suốt 35 năm hoặc lâu hơn thuật ngữ này đã tồn tại. Phổ biến nhất vào năm 2020 là công nghệ nano là việc sử dụng bất kỳ công nghệ nào có kích thước tính năng nhỏ hơn 100 nanomet. Chúng tôi thấy công nghệ nano phù hợp với điều này trong lớp phủ chống vết bẩn, kem chống nắng và lọc nước. Điều này mang lại cơ hội nhưng không phải là thú vị nhất. Đối với tôi, công nghệ nano là khả năng sản xuất những thứ chính xác ở cấp độ nguyên tử. Khi bạn có thứ gì đó chính xác về mặt nguyên tử, bạn có khả năng điều hướng trong không gian mà không bị hạn chế bởi thế giới vĩ mô. Bạn có các đặc tính vật lý và điện không chỉ vượt trội mà còn có thể kiểm soát được. Đây là nơi công nghệ nano có khả năng mở ra những lĩnh vực đổi mới không thể thực hiện được theo những cách khác. Điều này lần đầu tiên được Eric Drexler vạch ra vào những năm 1980 và giờ đây Trí tuệ nhân tạo có thể tương tác với khoa học vật liệu, sinh học, hóa học và vật lý, mọi thứ trở nên khả thi hơn bao giờ hết.

Những ngành công nghiệp nào dễ bị phá vỡ nhất bởi công nghệ nano?

Ngành công nghiệp điện tử là thứ dường như dẫn đường cho mọi thứ khác. Sự kết thúc tiềm năng của Định luật Moore bằng cách sử dụng sản xuất chất bán dẫn truyền thống thực sự là một cơ hội cho công nghệ nano. Tôi nghĩ rằng chúng ta sẽ bắt đầu thấy những thứ như kiến ​​trúc 3D của chất nền, chúng ta sẽ thấy vật liệu mới mà trước đây chúng ta không thể sử dụng để mang lại hiệu quả năng lượng cao hơn. Và chúng ta sẽ có thể thấy các thiết kế được chế tạo với số tiền ít hơn nhiều so với việc chế tạo chất bán dẫn hiện nay. Khi bạn làm điều này, chúng ta sẽ thấy rằng phần còn lại có thể hưởng lợi từ các thuộc tính để điều khiển các đối tượng ở quy mô này, cho dù đó là sinh học hay hóa học, ví dụ và nguyên mẫu mà chúng ta sẽ thấy trong chất bán dẫn sẽ được áp dụng.

Bạn có thể chia sẻ câu chuyện nguồn gốc đằng sau Nanotronics?

Chúng tôi bắt đầu Nanotronics vào năm 2010, khi tôi đang làm việc tại Đại học Columbia. Nanotronics thực sự là một kết quả, không phải là mong muốn có một công ty, mà là muốn đảm bảo rằng những phát minh thú vị nhất có thể được nhân rộng. Phòng thí nghiệm của trường đại học là nơi phát minh có tiềm năng lớn, nhưng điều đó không có ý nghĩa gì nhiều nếu phát minh chỉ nằm trong phòng thí nghiệm. Đây là DNA của tôi với tư cách là một người dành nhiều thời gian trên sàn nhà máy hơn là phòng thí nghiệm học thuật. Tôi thành lập Nanotronics khi cha tôi là người sáng lập một công ty khác mà chúng tôi đã làm việc cùng nhau. Công ty đó đã được mua lại vào năm 2008. Mục tiêu của công ty đó (Tech Pro), là sử dụng công nghệ máy tính và thiết bị mới nhất để cách mạng hóa các ngành công nghiệp cũ. Thực sự, Nanotronics là sự phát triển của khái niệm đó. Trong trường hợp của Nanotronics, nó đang sử dụng Trí tuệ nhân tạo, hình ảnh siêu phân giải và người máy để thay đổi cách mọi thứ được xây dựng. Ý tưởng này không phải là ngành cụ thể. Chúng tôi có khách hàng đầu tiên vào năm 2011, trong các chất bán dẫn thế hệ tiếp theo khó mở rộng quy mô do các khiếm khuyết ở cấp độ nano gây ra năng suất kém và ngăn cản việc áp dụng đại trà, bất chấp chất lượng đáng kinh ngạc mà chúng mang lại. Đây là một nơi tuyệt vời để bắt đầu, vì nó đưa ra vô số thử thách đáng kinh ngạc. Nó khiến chúng ta không chỉ có thể nhìn vào ngành cụ thể đó mà còn có một lăng kính để sản xuất nói chung. Ngành công nghiệp này, chất bán dẫn hỗn hợp, hiện là phân khúc phát triển nhanh nhất của ngành.

Nanotronics có một cách được cấp bằng sáng chế để vượt qua Giới hạn Abbe. Bạn có thể bắt đầu bằng cách giải thích Giới hạn Abbe là gì và làm thế nào Nanotronics có thể vượt qua giới hạn này không?

Giới hạn Abbe là sự hình thức hóa của một định luật trong vật lý được Ernst Abbe gọi là giới hạn nhiễu xạ. Đây là một cách chọn quang học bằng cách tính Khẩu độ số sao cho sóng ánh sáng không lớn hơn đối tượng mà bạn muốn chụp ảnh. Đây là điều mà chúng ta có thể vượt qua mỗi lần nói, nhưng nó là điều mà bạn có thể vượt qua bằng máy tính. Chúng tôi có một số phương pháp khác nhau để làm điều này. Một trong những cách thực sự hiệu quả để có thể giải quyết vấn đề này hoàn toàn không phải là thứ mà chúng tôi đã bắt đầu. Chúng tôi có nhiều cách phức tạp hơn để thực hiện điều khiển chuyển động và tái tạo hình ảnh so với hiện tại. Điều này liên quan đến việc di chuyển ánh sáng và di chuyển các vật thể và chụp nhiều ảnh và sử dụng tính toán để xem những gì sẽ không được nhìn thấy bằng cách khác. Chúng tôi vẫn làm điều này trong một số trường hợp, nhưng thường thì chúng tôi sử dụng kết hợp các phương thức chiếu sáng với trí tuệ nhân tạo. Về cơ bản, chúng tôi đang phân loại những gì AI mong đợi sẽ được nhìn thấy và so sánh điều đó với những gì được nhìn thấy, ngay cả khi bước sóng ánh sáng lớn hơn đối tượng được chụp ảnh. Chúng tôi luôn tìm kiếm những cách mới để thực hiện điều này và thách thức không phải lúc nào cũng là độ phân giải mà là khả năng phát hiện thứ gì đó nhỏ hơn giới hạn Abbe và để có thể thực hiện điều đó ở tốc độ thông lượng theo kịp quá trình sản xuất.

Bạn có thể thảo luận về cách Nanotronics kết hợp việc học máy với công nghệ nano không?

Tôi đã giải quyết vấn đề này một chút trong câu hỏi trước về giới hạn Abbe. Trong công nghệ nano, bạn có thể cho rằng thứ mà bạn đang phân giải nhỏ hơn bước sóng của ánh sáng mà bạn đang sử dụng. Vì vậy, nếu bạn có thể nhìn thấy thứ gì đó nhỏ hơn và có thể nhìn thấy nó nhờ học máy, thì bạn có thể thao tác với nó và bạn có thể tự học hỏi từ nó và có thể xây dựng với nó. Đây là lần đầu tiên điều này có thể thực hiện được với công nghệ nano. Chúng tôi đã thực hiện một thử nghiệm mà bạn có thể tưởng tượng nó sẽ trở thành một thứ gì đó có giá trị trong công nghệ nano, đó là sử dụng in 3D với học tăng cường. Máy in 3D được hướng dẫn bởi các tác nhân học tăng cường nhằm tối ưu hóa để khắc phục các điểm bất thường để có được thuộc tính cuối cùng. Họ đã làm điều này theo những cách mà con người không bao giờ nghĩ sẽ làm. Mặc dù đó không chính xác là nano, nhưng ý tưởng tương tự sẽ được áp dụng.

Bạn có thể thảo luận về cách công nghệ nano và con người có thể hỗ trợ lẫn nhau không?

Đây là lần đầu tiên con người với sự khéo léo tuyệt vời và khả năng kết nối nhiều khái niệm khác nhau tại bất kỳ thời điểm nào có thể làm việc với khả năng cực kỳ nhanh chóng của Trí tuệ nhân tạo. Điều này có thể được thực hiện bằng cách liên tục cập nhật các mục tiêu mà chúng tôi muốn AI tối ưu hóa. Đó là một cách để chúng tôi cung cấp hướng dẫn trong khi xem kết quả của AI đó. Không phải lúc nào chúng ta cũng biết AI sẽ thực hiện chiến lược và chiến thuật nào, nhưng chúng ta biết kết quả mà chúng ta muốn AI đạt được. Điều này đặc biệt quan trọng trong công nghệ nano, nơi mà nhiều bản năng của chúng ta không phù hợp với cách thức vật lý hoạt động. May mắn thay, AI không gặp vấn đề về những bản năng này và thay vào đó có thể phản ứng với tình huống hiện tại và học theo những cách mà chúng ta không có khả năng. Về bản chất, chúng tôi đang dạy AI bằng cách cho nó nhiều cơ hội để tự học mà không có thành kiến ​​của chúng tôi và đổi lại là dạy chúng tôi những gì có thể.

Nanotronics đã hợp tác với một số công ty giải trình tự bộ gen để hỗ trợ giảm chi phí giải trình tự bộ gen. Bạn có thể thảo luận về một số quan hệ đối tác này?

Mặc dù tôi không thể thảo luận chi tiết về những gì chúng tôi làm cho khách hàng của mình trong giải trình tự bộ gen, nhưng tôi có thể nói rằng mục tiêu của chúng tôi và nơi chúng tôi đã đạt được một số thành công, là sử dụng các phương thức chiếu sáng độc đáo và AI để cải thiện năng suất. Sản lượng tốt hơn có thể gắn rất nhiều với giá của một chuỗi. Nếu bạn làm điều này, cuối cùng nó sẽ dẫn đến sự phát triển nhanh hơn của vắc-xin và các phương pháp điều trị khác, đồng thời dẫn đến giải trình tự bộ gen cực kỳ rẻ tiền có thể dẫn đến bộ gen trị giá 100 đô la. Mục tiêu của cá nhân tôi, cũng như của nhiều người khác, là chứng kiến ​​y học cá nhân hóa trở thành hiện thực càng sớm càng tốt.

Một số cách mà công nghệ nano có thể tăng năng suất trong khi giảm chất thải là gì?

Công nghệ nano phải gắn liền với việc giảm thiểu chất thải, nếu không theo quan điểm của tôi nó không thực sự là công nghệ nano. Chúng tôi sẽ nói rằng công nghệ nano và sản xuất chính xác ở cấp độ nguyên tử đồng nghĩa với nhau, do đó, nguồn nguyên liệu cho những gì bạn sản xuất sẽ không gây lãng phí chút nào. Chúng tôi nghĩ rằng điều này là có thể nếu bạn nghĩ về những gì đã đạt được bằng cách sử dụng học tăng cường cho các kỹ thuật sản xuất khác mà chúng tôi thực hiện.

 Có điều gì khác mà bạn muốn chia sẻ về Nanotronics không?

Chúng tôi làm một cái gì đó mà chúng tôi gọi là điều khiển nhà máy thông minh (IFC). Chúng tôi thấy con đường của các nhà máy thông minh là đi từ việc cải thiện năng suất của các nhà máy truyền thống để hướng tới các nhà máy chính xác ở cấp độ nguyên tử.

Cảm ơn bạn về cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm hãy truy cập Điện tử nano.