San Francisco merkezli startup Niobia, pil ve çip üretimi sırasında kritik ancak sıklıkla gözden kaçırılan bir aşamaya odaklanıyor: mühendislerin sorunların nasıl ve neden oluştuğunu anlamasına yardımcı olmak. Şirket, AI yazılımının üretim hatalarını işaretlediğini ve mühendislerin bir sohbet botu aracılığıyla nedenleri sorabilmesini sağladığını belirtiyor; hedefi, cevapları günlerden dakikalara indirmek.
İşin yaklaşık nasıl çalıştığı şu: Müşteriler, kusurları tespit etmek için üretim hattına AI ajantları kurar ve ardından insan mühendisler ürünün neden başarısız olabileceğini değerlendirir. Bu ajantlar, sensörler gibi üretim ekipmanlarına doğrudan monte edilen bağımsız GPU’larda çalışır. Örneğin, çizikler gibi iğne ucu büyüklüğündeki kusurları tespit edebilirler. Niobia’nın AI’si, tüm verileri bir yerde toplar ve mühendislerin sorunun nerede olduğunu bir sohbet botuna sormasını ve nedenini daha da araştırmalarını sağlar.
Çünkü çip ve pil, dünyanın en önemli ürünlerinden biridir ve giderek daha da kıtlaşmaktadır. Üreticiler teknolojiyi sürekli geliştirip iyileştirirken, araştırma ve geliştirme sürecinde sorunlar neredeyse kaçınılmazdır. Mühendisler ardından onarım yollarını bulmak için günlerce hatta daha uzun süre harcayabilir ve bu da üretimin yeniden başlatılmasını geciktirebilir. Her bir kusur veya hata maliyetli olabilir—bazen milyonlarca dolar kadar—and üretimi yavaşlatabilir.
Niobia'nın ortak kurucuları Gaurav Jha ve Harveen Kaur, kimya doktora derecelerine sahiptir ve çip üreticilerinde ile pil üreticilerinde çalışmışlardır; bu da onlara endüstriyel zorluklar konusunda birinci el deneyim kazandırmıştır. TechCrunch Disrupt 2026'nın açılışından önce yapılan bir görüşmede, Jha, Niobia'nın yaptığı işin çok uzmanlık gerektirdiğini ancak bugünün en büyük pil ve yarı iletken üreticilerini de kapsayan onlarca milyar dolarlık bir pazarı hedeflediğini açıkladı.
“Bu çok niche bir alan; belki insanlar bunu asla öğrenmeyecek,” diye konuştu Jha, şirketin hizmet verdiği pil ve çip üretimi piyasasından bahederken. “Ancak arka planda, tüm bunların gücünü sağlıyor… sadece gerçek dünyada göremiyoruz.”
Jha, "Gözlük, ayakkabı, terlik, cüzdan ve kulaklık gibi etrafınızdaki her ürün — bu süreçler bunların her birine dokunur." dedi.
Niobia'nın ajanları açık kaynak modeller üzerinde çalışır ve şirket, bu modelleri pil ve çip araştırması ile diğer verilerle daha da eğitecektir. Bu eğitim, modellerin iğne ucu büyüklüğündeki kusurları tanımlamasını sağlar. Jha, Niobia'nın ana neden olarak açık kaynak modelleri seçmesinin, müşterilerin çok hassas şirket bilgilerini genel AI bulutuna girmesini istememesi ve bu verilerin model eğitimi için kullanılmasını istememesi olduğuna dikkat çekiyor.
“Herhangi bir müşteri, özel verilerinin buluta girmesini istemez, bunun güvenli olduğunu söylesek bile,” diye konuştu Jha. Pil ve çip alanlarında ülkeler arası rekabetin yüksek riskli olduğu bu ortamda, bu startup, ağ güvenliği uygulamalarını da ortaya koydu. Örneğin, Niobia, müşterilerin kendi şifreleme anahtarlarını tutmalarına izin verir, böylece şirket kendisi müşterilerin verilerini şifre çözemaz.
Jha, şirketin şu anki odak noktasının üç uzmanlık alanına odaklanmak olduğunu belirtti: ince film kaplama, elektroliz (yani yüzeye elektrik akımıyla metal kaplama) ve akışkan yatak reaksiyonu (yani katı partiküllerin gaz veya sıvı içinde askıda tutulması kimyasal süreci).
O, şirketin teknolojiyi daha bağımsız hale getirmeyi de hedeflediğini ve nihai amacının müşteriler için tamamen otomatikleştirilmiş bir fabrika oluşturmak olduğunu söyledi.
Daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, Niobia bugün öğleden sonra San Francisco'daki TechCrunch Disrupt sahnesinde sergilenecektir. Şirketi ve bugün Salı'dan 15 Ekim Perşembe'ye kadar süren Startup Battlefield yarışmasının bir parçası olarak onunla aynı sahnede yarışan diğer 19 startup'ı izlemeye gelin.