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半導体スタートアップ企業がオーダーメイド医療とハイエンドワイヤレス製品を革新
Silicon Catalyst、チップベースのスタートアップ企業の革新的なソリューション開発を支援
「Silicon Catalyst に在籍している間、システム モデリングや製品開発のニーズに対してMATLAB以外のものを求める声を聞いたことがありません。これはまさに業界のゴールドスタンダードです。」
Rick Lazansky氏はスタンフォード大学でコンピューターサイエンスの修士号を取得した後、一連のスタートアップ企業を立ち上げました。1社は株式を公開し、2社は買収され、彼は他のスタートアップ企業への投資を始めるための資金を得ることができました。しかし、約10年前、彼は米国における新しいハードウェア企業の不足について懸念を抱くようになりました。ベンチャーキャピタリストは半導体の新興企業に投資しなくなり、シリコンバレーはもはやシリコンで知られる存在ではなくなりました。
約10年前、Lazansky 氏は同僚二人である Mike Noonan 氏と Dan Armbrust 氏と共に、 Silicon Catalyst を立ち上げました。これは、メンバー企業が半導体ベースのソリューションを開発するのを支援するインキュベーター兼アクセラレーターです。Silicon Catalyst は、各会員企業と 2 年間緊密に連携するシニア パートナーを任命し、業界の専門家やアドバイザーの包括的なエコシステムへのアクセスをスタートアップ企業に提供して、ビジネスの成長を促進します。同社の投資家との協力により、会員企業に数億ドルの資金がもたらされました。
Silicon Catalyst は企業とも戦略的パートナーシップを結んでおり、数十社の現物支給パートナーがスタートアップ企業に商品やサービスを提供しています。これらには、半導体ファウンドリのTSMC、シリコン設計ツールサプライヤーのSynopsys、アルゴリズム開発とシステムレベル設計用のモデリングおよびシミュレーションツールを提供するMathWorksが含まれます。「Silicon Catalyst に在籍している間、システム モデリングや製品開発のニーズに対してMATLAB以外のものを求める声を聞いたことがありません」と Silicon Catalyst のマネージング パートナーである Richard Curtin 氏は言います。「まさに業界の最高水準です。」
(画像著作権: Silicon Catalyst)
MathWorks は、 Silicon Catalyst などのプログラムを通じて、ソフトウェア アクセス、エンジニアリング サポート、ブランド認知度の向上の機会などを通じてスタートアップ企業をサポートしています。このソフトウェアには、MATLAB®コードから C コードを生成できるツールが含まれています。これにより、 MATLABアルゴリズムがまだリリースされていないチップ上でシームレスに動作する環境が提供されます。スタートアップ企業は、チップが完成する前に自社の設計をテストできます。スタートアップ企業は、 MATLAB関数やSimulink®モデルから合成可能なHDLを生成するためのソフトウェアにもアクセスできます。
Silicon Catalyst の参加企業は新しい半導体ソリューションを開発しています。これら企業は、5G、人工知能と機械学習、超広帯域（UWB）、通信インフラ、フォトニクス、IoT、電力、医療、MEMSとセンシング、半導体材料など、さまざまな分野に特化しています。
部屋中を飛び交う
Silicon Catalyst のプログラムに参加しているスタートアップ企業の一つSPARK Microsystemsは、UWB 無線トランシーバーを作成します。UWB 通信は 3 ～ 10 ギガヘルツの周波数で行われ、短距離に適しています。ほとんどのサプライヤーが UWB スペクトルの正確な測距機能に重点を置いているのに対し、SPARK はデータ通信アプリケーションに重点を置いています。SPARKは、Bluetooth®などの既存のパーソナルエリアネットワークの代替として、低遅延、高帯域幅、低消費電力の技術を開発しました。アプリケーションには、高品質の非圧縮ワイヤレスオーディオ、レスポンシブゲーム、仮想現実と拡張現実、IoT におけるさまざまなワイヤレスセンサーおよび存在検出アプリケーションが含まれます。
「プラグアンドプレイです。すべて正常に動作します。さまざまなソフトウェアを組み合わせて作ろうとするわけではありません。MATLABとAntenna Toolboxを使用することで、設計サイクルを短縮できました。」
SPARK は、それぞれ 10 メガビット/秒で送信できるトランシーバー チップのファミリを開発しました。同社は他の顧客の中でも、SPARK テクノロジーの導入をさまざまな段階で進めているさまざまなハイエンド ゲーム用 HID およびオーディオ デバイス メーカーと提携しています。たとえば、SPARK は高級スピーカーに関して Sonus faber と提携しています。同社のトランシーバーは、圧縮なしで最大8メートルまで音声を送信できるため、BluetoothやWi-Fi®では実現できない非常に低い遅延で高品質のオーディオパフォーマンスを実現できます。
SPARK テクノロジーのもう一つの興味深い応用例は、高級時計メーカー Platonum によって実証されています。Platonum は、スマートウォッチに超低遅延、低電力、リアルタイムのデータストリーミングを提供するために、SPARK UWB テクノロジーを選択しました。
「私たちは近距離通信に生きています」と、SPARK の CMO 兼オペレーション責任者である Raphael Mehrbians 氏は言います。
SPARK の UWB テクノロジーは、他の UWB システムに比べて、遅延が少なく、帯域幅が広く、電力要件が低くなっています。(画像著作権: SPARK Microsystems)
SPARK のアンテナ設計者である Raphael Guimond 氏は、彼のチームでは自動テストを含むいくつかのタスクにMATLABを使用していると述べています。連邦通信委員会は電子送信を規制し、デバイスが他のデバイスに干渉しないように、さまざまな周波数で送信できる電力の量を制限します。Guimond 氏はトランシーバーをテストするために、壁が電波を反射するのではなく吸収する無響室のプラットフォームにトランシーバーを設置しました。スペクトル アナライザーはチャンバー内のアンテナに接続され、 MATLAB を実行しているコンピューターにデータを送信します。Guimond 氏はInstrument Control Toolbox™を使用して、トランシーバーを保持するターンテーブルを回転させ、あらゆる角度で放射を測定します。チップからの無線周波数放射を測定する場合、設計チームはチップ周囲の配線とコネクタからの損失を差し引く必要があります。彼らはMATLABを使用してプロセスを自動化します。
無響室は、SPARK トランシーバーの RF パフォーマンスと堅牢性を検証するために広く使用されています。(画像著作権: SPARK Microsystems)
アンテナを並列に配置し、同位相で動作させることで送信電力が増加します。Guimond 氏は、フェーズドアレイとビームフォーミングにもMATLABを使用しています。ビームフォーミングは、互いの位相を調整し、送信を一方向に集中させます。これは、ワイヤレスヘッドフォンを装着した人が部屋の中を歩き回っているときに役立ちます。
SPARK のチームは、チャネルやレイトレーシングなどのさまざまな伝播モデルもMATLABに入力しました。デバイスの信号がさまざまな環境でどのように伝播するかを予測することで、SPARK は適切なアンテナを選択し、デバイス内での配置と向きを最適化できます。
Guimond 氏は、 MATLABの利点の 1 つは、非常に多くの組み込みツールが含まれていることだと言います。「プラグアンドプレイです」と彼は言います。「すべてうまくいきました。さまざまなソフトウェアを組み合わせて作ろうとするわけではありません。MATLABとAntenna Toolbox™を使用することで、設計サイクルを短縮することができました。」彼は、UWB の導入に役立つ可能性に興奮しています。SPARKの技術は「ワイヤレス技術の面では非常に大きな前進だ」と彼は言います。
Mehrbians 氏は、Silicon Catalyst がさまざまな面で役立っていると述べています。「これには、サプライヤーとパートナーの関係を促進することや、スタートアップにとって非常に役立つその他のアドバイスやマーケティングのリソースやツールを提供することが含まれます」と彼は言います。「また、市場でSPARKを確立する上で非常に価値があったアドバイザーネットワーク全体も含まれます。」
ヘルスケアにおける AI のデジタル ツイン
Silicon Catalyst’のもう1つのメンバーであるProbiusは、生化学データへのアクセスを容易にし、人工知能 (AI) ワークフローでの使用を容易にするスタートアップ企業です。通常、人または細胞培養からの生物学的サンプルに特定の分子が含まれているかどうかを知りたい場合は、その分子を探すための集中的なテストを実行します。2 つ目の分子を特定するには、まったく異なる 2 つ目のテストが必要です。「これらすべては、複雑なワークフロー、分析ツールの管理と使用に関する高度な専門知識、そして実行しようとしている分析に非常に特化した試薬に基づいています。その直接的な結果は、反復的な試行錯誤のアプローチによる情報の遅延であり、最終的にはサンプルの生物学的特徴の不正確かつ不完全な表現につながります」と、Probius の共同創設者兼 CEO である Emmanuel Quevy 氏は述べています。「私たちは脚本を完全にひっくり返しています。」
Probius はMATLABとその多くのツールボックスに依存しています。最も重要なのは、サンプルの特徴内の特定の分子を識別できるニューラル ネットワークまたは遺伝的アルゴリズムをトレーニングするために機械学習ツールを使用していることです。また、 MATLABを使用して、チップのパフォーマンスを調査し、製造ワークフローを最適化し、コンピューティング クラスターを管理し、顧客がサーバー上で使用できるようにソフトウェアを Docker にパッケージ化しています。
Probius は、サンプルをスキャンしてすべての生化学信号を一度に検出し、後で必要に応じて調べることができるデジタル ツインを作成する、量子電気化学分光法 (QES) と呼ばれる技術を開発しました。これは、分子が振動し、その構造と構成に応じて異なる周波数で振動するという事実に基づいています。QES は、サンプルの振動特性の 40 次元スナップショットを作成します。
Probius は機械学習を使用して、さまざまな病気を示すシグネチャを分類します。この技術により、Probius はシグネチャから個々の分子とその濃度を識別できるようになります。Probius は、その 40 次元のシグネチャから、タンパク質、ウイルス、薬物、糖など、何千もの異なる分析対象物の組成を特定できます。血液、食品、実験室培養物、その他のサンプルを検査しました。検査には数百万分の1リットルのサンプルしか必要ではなく、30分かかります。
Probius はチップとデバイスを開発しました。サブスクリプション料金を支払うことで、顧客はデバイスをレンタルし、クラウド内でオンデマンドで分析ソフトウェアと分析対象物にアクセスできます。顧客には製薬会社、バイオテクノロジーの新興企業、学術研究室などが含まれます。たとえば、炎症のメカニズムのような病気のプロファイルを作成するためにこのサービスを利用する人もいます。他の人は、バイオ製品や治療薬の製造を最適化するためにこれを使用します。
Probius社のマーケティングおよび事業開発部門を率いるJuan Cruz Cuevas氏は、この装置によりサンプル分析が非常に簡単に行えるようになると語ります。「QES プラットフォームでは、データを取得するのに 1 つのステップが必要です。サンプルを一滴バイアルの中に入れます。それで終わりです。」ボタンすらなく、データが自動的にアップロードされます。ラボでは迅速に作業を進め、代わりにデータの洞察を見つけることに時間を費やします。
Quevy 氏は、Probius はMATLABとその多くのツールボックスに依存していると述べています。最も重要なのは、サンプルの特徴内の特定の分子を識別できるニューラル ネットワークまたは遺伝的アルゴリズムをトレーニングするために機械学習ツールを使用していることです。また、 MATLABを使用して、チップのパフォーマンスを調査し、製造ワークフローを最適化し、コンピューティング クラスターを管理し、顧客がサーバー上で使用できるようにソフトウェアを Docker にパッケージ化しています。
MATLABでのデータ分析により、Probius はクラスター プロット、ヒート マップ、デンドログラムなどを使用して結果を視覚化できます。「MATLABを使用すると、ほぼすべての機械学習および視覚化ツールの統合ライブラリを利用でき、新たにツールを開発することなく、生物学的サンプルに関する洞察を得ることができます」と Quevy 氏は言います。
Silicon Catalyst は資金とネットワークの面で Probius を支援しましたが、Probius はすでにMATLABを使用していました。「学校でトレーニングを開始し、 MATLAB はキャリア全体にわたって役立ちます」と Quevy 氏は言います。「そして、会社が進化し、ツールが進化するにつれて、最新の状態を維持する必要があります。」
Probius は、ワークフローを円滑にするなど、ツールをより有効に活用できるようMathWorksのコンサルタントと協力しました。Quevy 氏は、 MATLABがなくても Probius は C でアルゴリズムを実行できる可能性があるが、 MATLAB は分析ツールキットをアップグレードするための柔軟性が高いと述べています。
MATLABでのデータ分析により、Probius は結果を視覚化できます。たとえば、ヒト炎症タンパク質 (TNF-a) の QES 振動信号のMATLAB 3D 表面プロットなどです。(画像著作権: Probius)
こうした柔軟性と使いやすさはスタートアップにとって不可欠だとCuevas氏は言います。限られたリソースと人員にもかかわらず、「より迅速に、より機敏に、より効果的に行動することができました。」
成功のレシピ
Silicon Catalyst はシリコンベースのスタートアップに特に重点を置いているだけでなく、メンバーをサポートするための独自のモデルも持っています。「ほとんどのインキュベーターのプログラムは、決まりきったものです」と、Silicon Catalystの CEO であるPete Rodriguez 氏は言います。「彼らは数か月にわたってスタートアップ企業に同じアドバイスを繰り返し与えているのです。」
Silicon Catalystは違います、と彼は言います。それは厳格な選考プロセスから始まり、6週間にわたって4回から17回の会議を要します。Silicon Catalyst は、1,000 社の応募者のうち 100 社のみを受け入れました。この非常に厳選されたアプローチと業界の専門家による実践的なサポートを組み合わせることが、シリコンベースのスタートアップ企業の成功の秘訣です。
