Opdo: «Los clientes no compran software, compran sistemas que funcionan»
Opdo automatiza la ingeniería óptica con agentes de IA que trabajan dentro de Zemax y CODE V. Su cofundador explica cómo reduce los ciclos de diseño y fabricación.
Imagen facilitada por Opdo.
En breve
- Según su cofundador, en una lente para cámara térmica los agentes de IA hallaron un diseño de tres lentes que mantiene el enfoque dentro de 5 µm entre -40 y +85 °C, mientras los ingenieros fijaron los requisitos. opdo.ai
- Opdo valida cada simulación en Zemax y CODE V, herramientas que los ingenieros ya conocen, para que los clientes puedan abrir los archivos y seguir trabajando sin caja negra ni dependencia de proveedor. opdo.ai
- Según Opdo, cada pieza adquirida se mide frente al diseño antes de enviarse, y esa comparación entre simulación y fabricación real alimenta el siguiente diseño. opdo.ai
La entrevista
Entrevista realizada por escrito con Stephan, cofundador de Opdo (Opdo). Traducción del inglés de la redacción.
Opdo afirma haber reducido los ciclos de desarrollo y fabricación de meses a semanas. ¿Pueden explicarnos un proyecto concreto de un cliente y mostrar de dónde proviene el ahorro de tiempo?
Un ejemplo es una lente para una cámara térmica que debe mantenerse nítida de -40 a +85 °C sin motor de enfoque. Al calentarse la cámara, la carcasa de aluminio se dilata y el vidrio cambia la forma en que desvía la luz, mientras que la imagen solo tolera un error de enfoque de unos 20 µm.
Nuestros agentes de IA partieron de un diseño de dos lentes probado y patentado, lo reconstruyeron y demostraron que no podía cumplir el objetivo con el tamaño de nuestra cámara. Después analizaron todas las combinaciones de dos y tres lentes con los materiales infrarrojos relevantes y encontraron un diseño de tres lentes que mantiene el enfoque dentro de 5 µm en todo el rango de temperatura. Nuestros ingenieros fijaron los requisitos y tomaron las decisiones de diseño.
El ahorro de tiempo proviene de que la IA hace el trabajo pesado: buscar en la literatura, reconstruir y comprobar diseños, analizar cientos de combinaciones de materiales y ejecutar todos los casos de temperatura, un trabajo que de otro modo ocuparía a un ingeniero durante semanas. A ello se suman menos ciclos de diseño, porque la fabricabilidad se comprueba desde el principio, y un abastecimiento más rápido, porque nos encargamos de la cotización y la verificación de las piezas. El informe completo está en https://www.google.com/url?q=http://opdo.ai/insights&source=gmail&ust=1794701176601000&sa=E
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Su tecnología funciona dentro de herramientas consolidadas como Zemax y CODE V en lugar de sustituirlas. ¿Por qué eligieron este camino y cómo reaccionan los ingenieros ópticos cuando agentes de IA empiezan a trabajar en su software habitual?
Desarrollamos nuestras propias herramientas de IA y son muy capaces. Pero cualquier resultado vale tanto como su validación. Zemax, CODE V y algunas otras son el estándar de la industria, así que toda simulación que sale de Opdo se comprueba primero en ellas. Es un nivel de calidad que nos exigimos a nosotros mismos.
También importa para nuestros clientes. Son las herramientas que sus ingenieros ya conocen. Recibir los resultados en un formato familiar genera confianza y les permite abrir los archivos, profundizar en los resultados y seguir trabajando en el diseño por su cuenta. Sin caja negra, sin dependencia de proveedor.
Los datos de componentes fabricados y probados alimentan sus modelos de IA. ¿Cómo funciona este ciclo en la práctica y qué ha aprendido ya el sistema a partir de datos reales de producción?
Cada pieza que adquirimos se mide frente al diseño antes de enviarse. Comparamos lo que predijo la simulación con lo que realmente se fabricó, y ese registro alimenta el siguiente diseño: qué tolerancias mantiene realmente un proceso determinado, dónde un proveedor rinde mejor o peor que su hoja de datos y qué decisiones de diseño causan problemas en producción. Es pronto, pero estos datos de medición frente a simulación son algo que ninguna IA de propósito general puede aprender de internet, y se vuelven más valiosos con cada proyecto.
Sus proyectos abarcan sistemas láser y de imagen, microóptica y superficies nanoestructuradas. ¿Qué industrias o aplicaciones ven con la necesidad más urgente de un diseño óptico más rápido y por qué?
En cualquier lugar donde el hardware avanza rápido y la óptica está en el camino crítico: robótica y autonomía, AR/VR, dispositivos médicos, aeroespacial y defensa. Todos los equipos de hardware con los que hablamos tienen un problema de óptica esperando su turno, y no hay suficientes ingenieros ópticos con experiencia para todos. Los sistemas de percepción son un buen ejemplo. Una cámara es tan buena como su lente, y los modelos que hay detrás son tan buenos como los datos con los que se entrenan. Nosotros ayudamos con ambas cosas.
Usted y Yousef Arzhangnia son emprendedores en serie y cofundaron antes 3YOURMIND. ¿Qué trasladaron de esa experiencia a Opdo y qué harán de forma distinta esta vez?
En 3YOURMIND construimos software que automatiza la fabricación distribuida para clientes como el Departamento de Defensa de EE. UU., Ford y Bosch. La mayor lección: los clientes no compran software, compran sistemas que funcionan. Una herramienta que se queda en el archivo deja la parte más difícil en manos del cliente. Por eso Opdo cubre toda la vertical, desde la primera pregunta de diseño hasta las piezas verificadas.
3YOURMIND se creó en otra época y ha dado muy bien el salto a la IA. Pero Opdo pudo empezar desde cero, nativa de IA desde el primer día. Eso es lo que Yousef y yo construimos: una empresa donde los agentes de IA hacen el trabajo pesado y los ingenieros toman las decisiones.