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Startups fabricantes de semiconductores crean soluciones innovadoras para medicina personalizada y productos inalámbricos avanzados
Silicon Catalyst ayuda a startups fabricantes de chips a desarrollar soluciones transformadoras
"Durante mi tiempo en Silicon Catalyst, noté que todo el mundo usaba MATLAB para desarrollo de productos y modelado de sistemas. Realmente es el estándar de la industria".
Después de que Rick Lazansky obtuvo una maestría en ciencias de la computación en Stanford, lanzó una serie de startups. Una salió a bolsa y dos fueron adquiridas, lo que le dio los recursos para empezar a invertir en otras startups. Pero hace aproximadamente una década, empezó a preocuparse por la escasez de nuevas empresas de hardware en Estados Unidos. Los capitalistas de riesgo no estaban invirtiendo en startups de semiconductores y Silicon Valley ya no era conocido por el silicio.
Hace casi una década, Lazansky y dos colegas, Mike Noonan y Dan Armbrust, lanzaron Silicon Catalyst, una incubadora y aceleradora que ayuda a sus empresas afiliadas a ser pioneras en soluciones basadas en semiconductores. Silicon Catalyst asigna un socio principal para trabajar en estrecha colaboración con cada empresa afiliada durante dos años y brinda a sus startups acceso a un ecosistema integral de expertos y asesores de la industria para impulsar el crecimiento de su negocio. La colaboración de la empresa con inversores ha dado lugar a cientos de millones de dólares en financiación para sus empresas afiliadas.
Silicon Catalyst también tiene asociaciones estratégicas con corporaciones, y docenas de socios en especie proporcionan bienes y servicios a startups. Estos incluyen la fundición de semiconductores TSMC, el proveedor de herramientas de diseño de silicio Synopsys y MathWorks, que proporciona herramientas de modelado y simulación para el desarrollo de algoritmos y el diseño en nivel de sistema. "Durante mi tiempo en Silicon Catalyst, noté que todo el mundo usaba MATLAB para desarrollo de productos y modelado de sistemas", dice Richard Curtin, socio gerente de Silicon Catalyst. "Realmente es el estándar de oro en la industria".
(Crédito de imagen: Silicon Catalyst)
MathWorks apoya a startups en programas como Silicon Catalyst con acceso a software, soporte de ingeniería y oportunidades de conciencia de marca. El software incluye herramientas que pueden generar código C desde código de MATLAB®. Esto proporciona un entorno en el que los algoritmos de MATLAB funcionan perfectamente en un chip que aún no se ha lanzado. Las startups pueden probar sus diseños antes de que el chip esté listo. Las startups también pueden acceder a software para generar HDL sintetizable a partir de funciones de MATLAB o modelos de Simulink®.
Las empresas de Silicon Catalyst están desarrollando nuevas soluciones de semiconductores. Se especializan en diversas áreas, incluidas 5G, inteligencia artificial y aprendizaje automático, banda ultraancha (UWB), infraestructura de comunicaciones, fotónica, IoT, energía, medicina, MEMS y sensores, y materiales semiconductores.
Innovación en un entorno dinámico
Microsistemas SPARK, startup del programa de Silicon Catalyst, crea transceptores inalámbricos UWB. La comunicación UWB se realiza en frecuencias entre 3 y 10 gigahercios y es adecuada para distancias cortas. Mientras que la mayoría de los proveedores se concentran en las capacidades de alcance preciso del espectro UWB, SPARK se ha centrado en aplicaciones de comunicación de datos. SPARK desarrolló tecnología con menor latencia, mayor ancho de banda y menor potencia como complemento a las alternativas existentes de redes de área personal como Bluetooth®. Las aplicaciones incluyen audio inalámbrico sin comprimir de alta calidad, juegos responsivos, realidad virtual y aumentada, y una variedad de aplicaciones de detección de presencia y sensores inalámbricos en IoT.
"Es como plug-and-play. Todo funciona en armonía. No se trata de software diferentes atados con un cable. El uso de MATLAB y Antenna Toolbox nos ayudó a reducir el ciclo de diseño".
SPARK desarrolló una línea de chips transceptores que pueden transmitir a 10 megabits por segundo. Entre otros clientes, la compañía se está asociando con varios fabricantes de dispositivos de audio y HID para juegos de alta calidad que se encuentran en diversas etapas de implementación de la tecnología SPARK. Por ejemplo, SPARK se ha asociado con Sonus Faber para crear altavoces de alta calidad. Sus transceptores pueden transmitir audio hasta 8 metros sin compresión, lo que permite ofrecer un rendimiento de audio de alta calidad con una latencia muy baja que no se puede lograr con Bluetooth o Wi-Fi®.
Otra aplicación interesante de la tecnología SPARK es el fabricate de relojes Platonum. Platonum seleccionó la tecnología SPARK UWB para proporcionar transmisión de datos en tiempo real con latencia ultrabaja y bajo consumo de energía para sus relojes inteligentes.
"Vivimos en un mundo con comunicación a corta distancia", dice Raphael Mehrbians, CMO y jefe de operaciones de SPARK.
La tecnología UWB de SPARK tiene menor latencia, mayor ancho de banda y menores requisitos de potencia que otros sistemas UWB. (Crédito de imagen: Microsistemas SPARK)
Raphael Guimond, diseñador de antenas de SPARK, afirma que su equipo utiliza MATLAB para varias tareas, incluidas las pruebas automatizadas. La Comisión Federal de Comunicaciones de Estados Unidos regula las transmisiones electrónicas y limita la cantidad de energía que los dispositivos pueden transmitir en varias frecuencias para que no interfieran con otros dispositivos. Para probar los transceptores, Guimond los coloca sobre una plataforma en una cámara anecoica, cuyas paredes absorben ondas de radio en lugar de reflejarlas. Un analizador de espectro está conectado a una antena en la cámara y envía datos a una computadora que ejecuta MATLAB. Guimond utiliza Instrument Control Toolbox™ para girar una plataforma giratoria que sostiene los transceptores y medir las emisiones en todos los ángulos. Cuando se miden las emisiones de radiofrecuencia de un chip, se deben restar las pérdidas del cableado y los conectores que lo rodean. El equipo de diseño automatiza el proceso con MATLAB.
Una cámara anecoica se usa para verificar el rendimiento y la robustez de RF del transceptor SPARK. (Crédito de imagen: Microsistemas SPARK)
Disponer las antenas en paralelo y operarlas en la misma fase aumenta la potencia de transmisión. Guimond también utiliza MATLAB para arreglos en fase y formación de haces. Beamforming ajusta las fases entre sí, enfocando la transmisión en una dirección. Esto resulta útil para el uso de auriculares inalámbricos mientras se camina por una habitación.
El equipo de SPARK también ingresó varios modelos de propagación, como trazado de rayos y canales, en MATLAB. Predecir cómo se propagarán las señales de un dispositivo en diversos entornos permite a SPARK seleccionar la antena correcta y optimizar su ubicación y orientación en el dispositivo.
Guimond dice que una ventaja de MATLAB es el uso de herramientas integradas. "Es como plug-and-play", afirma. "Todo funciona en armonía. No se trata de software diferentes atados con un cable. El uso de MATLAB y Antenna Toolbox™ nos ayudó a reducir el ciclo de diseño". Está entusiasmado con su potencial para ayudar a implementar UWB. La tecnología de SPARK es "un gran avance en tecnología inalámbrica", afirma.
Mehrbians dice que Silicon Catalyst ha ayudado de varias maneras. "Por ejemplo, facilitar las relaciones con proveedores y socios, así como ofrecer otros recursos y herramientas de asesoramiento y marketing que son extremadamente útiles para startups", dice, "así como toda la red de asesores, que ha sido muy valiosa cuando establecimos SPARK en el mercado".
Gemelos digitales para la IA en el sector de atención medica
Otro integrante de Silicon Catalyst es Probius, una startup que facilita el acceso y uso de datos bioquímicos en flujos de trabajo de inteligencia artificial (IA). Normalmente, si se desea saber si una muestra biológica (de una persona o de un cultivo celular) contiene una molécula en particular, se realiza una prueba enfocada en busca de esa molécula. Identificar otra requiere una segunda prueba completamente diferente. "Todo esto se basa en un flujo de trabajo complejo, experiencia avanzada en la gestión y uso de herramientas analíticas y reactivos que son muy específicos para el análisis que se intenta realizar. La consecuencia directa es un retraso en la información debido a un enfoque repetitivo de prueba y error, lo que al final conduce a una representación inexacta e incompleta de la biología de la muestra", dice Emmanuel Quevy, cofundador y director ejecutivo de Probius. "Estamos haciendo un cambio radical".
Probius confía en MATLAB y muchas de sus toolboxes. Lo más importante es que utiliza herramientas de aprendizaje automático para entrenar redes neuronales o algoritmos genéticos que pueden identificar moléculas específicas dentro de la firma de una muestra. También utiliza MATLAB para estudiar el rendimiento del chip, optimizar el flujo de trabajo de fabricación, gestionar el clúster informático y empaquetar el software en un contenedor Docker para que los clientes lo utilicen en un servidor.
Probius desarrolló una tecnología llamada espectroscopia electroquímica cuántica (QES) que escanea la muestra en busca de todas las señales bioquímicas a la vez, creando un gemelo digital que se puede analizar según sea necesario más adelante. Se basa en el hecho de que las moléculas vibran a diferentes frecuencias dependiendo de su estructura y composición. QES crea una instantánea de 40 dimensiones de la firma vibratoria de una muestra.
Probius utiliza el aprendizaje automático para clasificar firmas que indiquen diferentes enfermedades. La tecnología permite a Probius identificar moléculas individuales y sus concentraciones a partir de la firma. A partir de esa firma de 40 dimensiones, Probius puede concentrarse en la composición de miles de analitos diferentes, incluidas proteínas, virus, fármacos y azúcares. Ha analizado sangre, alimentos, cultivos de laboratorio y otras muestras. La prueba requiere sólo unas millonésimas de litro de muestra y dura media hora.
Probius desarrolló un chip y un dispositivo. Por una tarifa de suscripción, los clientes alquilan el dispositivo y tienen acceso a software de análisis y analitos bajo demanda en la nube. Entre sus clientes se incluyen empresas farmacéuticas, startups de biotecnología y laboratorios académicos. Algunos utilizan el servicio para perfilar enfermedades como, por ejemplo, los mecanismos de inflamación. Otros lo utilizan para optimizar la fabricación de productos biológicos o terapéuticos.
Juan Cruz Cuevas, director de marketing y desarrollo empresarial de Probius, afirma que el dispositivo hace que el análisis de muestras sea muy accesible. "La plataforma QES captura datos en un solo paso. Se debe colocar una gota de la muestra dentro del frasco. Y eso es todo". Ni siquiera tiene botones y carga los datos automáticamente. Uno se mueve rápido en un laboratorio y dedica tiempo a sacar conclusiones de los datos.
Quevy afirma que Probius se basa en MATLAB y muchas de sus toolboxes. Lo más importante es que utiliza herramientas de aprendizaje automático para entrenar redes neuronales o algoritmos genéticos que pueden identificar moléculas específicas dentro de la firma de una muestra. También utiliza MATLAB para estudiar el rendimiento del chip, optimizar el flujo de trabajo de fabricación, gestionar el clúster informático y empaquetar el software en un contenedor Docker para que los clientes lo utilicen en un servidor.
El análisis de datos en MATLAB ayuda a Probius a visualizar resultados mediante gráficos de cluster, mapas de calor, dendrogramas, etc. "MATLAB tiene una biblioteca integrada de prácticamente todas las herramientas de visualización y aprendizaje automático que existen y se puede aprovechar para sacar conclusiones sobre muestras biológicas sin tener que reinventar la rueda", afirma Quevy.
Silicon Catalyst ha ayudado a Probius con financiación y creación de redes, pero Probius ya estaba usando MATLAB. "La formación comienza en la universidad con MATLAB y continua a lo largo de toda su carrera", afirma Quevy. "Y a medida que la empresa evoluciona y las herramientas evolucionan, uno se mantiene actualizado".
Probius trabajó con consultores de MathWorks para utilizar mejor las herramientas, por ejemplo, para simplificar el flujo de trabajo. Quevy afirma que sin MATLAB, Probius podría ejecutar sus algoritmos en C, pero MATLAB ofrece más flexibilidad para actualizar su conjunto de herramientas analíticas.
El análisis de datos en MATLAB ayuda a Probius a visualizar resultados, como este gráfico de superficie 3D de MATLAB de una señal vibratoria QES de una proteína de inflamación humana (TNF-a). (Crédito de imagen: Probius)
Esa flexibilidad y facilidad de uso son esenciales para una startup, afirma Cuevas. Incluso con recursos y personal limitados, "pudimos avanzar más rápido, y ser más ágiles y eficaces".
Fórmula para el éxito
Silicon Catalyst tiene un enfoque único en startups fabricantes de silicio y un modelo diferente para apoyar a sus afiliados. "La mayoría de las incubadoras tienen un programa estándar", dice Pete Rodríguez, director ejecutivo de Silicon Catalyst. "Dan el mismo consejo a startups en el transcurso de unos meses".
Silicon Catalyst es diferente, afirma. Comienza con un riguroso proceso de selección, que requiere de cuatro a 17 reuniones a lo largo de seis semanas. Silicon Catalyst ha admitido sólo a 100 empresas de entre 1.000 solicitantes. Este enfoque altamente selectivo combinado con el apoyo práctico de expertos de la industria es la fórmula para el éxito de startups fabricantes de silicio.
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