Công ty khởi nghiệp có trụ sở tại San Francisco, Niobia, đang đầu tư vào một khâu quan trọng nhưng thường bị bỏ qua trong sản xuất pin và chip: giúp các kỹ sư hiểu rõ vấn đề xảy ra như thế nào và tại sao. Công ty cho biết phần mềm AI của họ có thể phát hiện các lỗi sản xuất và cho phép các kỹ sư đặt câu hỏi về nguyên nhân thông qua chatbot, với mục tiêu rút ngắn thời gian tìm ra câu trả lời từ vài ngày xuống còn vài phút.
Cách hoạt động cơ bản là: khách hàng triển khai các đại lý AI trên dây chuyền sản xuất để tìm kiếm khuyết tật, sau đó các kỹ sư nhân công sẽ xác định nguyên nhân có thể khiến sản phẩm bị lỗi. Các đại lý này chạy trên các GPU độc lập được lắp trực tiếp trên thiết bị sản xuất, tương tự như cảm biến. Chúng có thể phát hiện các khuyết điểm nhỏ như lỗ kim, ví dụ như vết xước. AI của Niobia còn tập trung tất cả dữ liệu vào một nơi, giúp các kỹ sư dễ dàng hỏi chatbot về vấn đề xảy ra và truy tìm nguyên nhân sâu hơn.
Tốc độ cực kỳ quan trọng vì chip và pin là một trong những sản phẩm quan trọng nhất toàn cầu, đồng thời ngày càng khan hiếm. Khi các nhà sản xuất liên tục phát triển và cải tiến công nghệ, việc xảy ra sự cố trong quá trình nghiên cứu và phát triển là điều khó tránh khỏi. Sau đó, các kỹ sư thường phải mất vài ngày hoặc lâu hơn để tìm ra cách khắc phục, trước khi có thể khôi phục sản xuất. Mỗi lỗi hoặc sai sót đều có thể tốn kém—đôi khi lên đến hàng triệu đô la—và làm chậm tiến độ sản xuất.
Cả Gaurav Jha và Harveen Kaur, đồng sáng lập Niobia, đều có bằng tiến sĩ hóa học và từng làm việc tại các nhà sản xuất chip và pin, mang lại cho họ kinh nghiệm thực tế về những thách thức trong ngành. Trong một cuộc gọi trước khi TechCrunch Disrupt 2026 khai mạc, Jha giải thích rằng dù những gì Niobia thực hiện rất chuyên sâu, nhưng nó phục vụ một thị trường trị giá hàng tỷ đô la, bao gồm một số nhà sản xuất pin và bán dẫn lớn nhất hiện nay.
“Đây là một thị trường rất nhỏ; có lẽ mọi người sẽ không bao giờ biết đến nó,” Jha nói khi đề cập đến thị trường sản xuất pin và chip mà công ty phục vụ. “Nhưng nó giống như phía sau hậu trường, đang cung cấp năng lượng cho mọi thứ… chỉ là chúng ta không thể nhìn thấy nó trong thế giới thực.”
Jha bổ sung: “Mỗi sản phẩm xung quanh bạn, như kính mắt, giày, dép, ví và tai nghe—quy trình này đều tác động đến từng bộ phận của chúng.”
Niobia chạy các mô hình mã nguồn mở, và công ty sẽ tiếp tục huấn luyện các mô hình này bằng dữ liệu từ nghiên cứu pin và chip, cùng với các dữ liệu khác. Chính quá trình huấn luyện này giúp chúng nhận diện được các khuyết tật nhỏ như lỗ kim. Jha cho biết, Niobia chủ yếu chọn các mô hình mã nguồn mở vì khách hàng không muốn thông tin doanh nghiệp cực kỳ nhạy cảm của họ bị đưa lên đám mây AI công cộng, chứ đừng nói đến việc sử dụng dữ liệu đó để huấn luyện mô hình.
“Không có khách hàng nào muốn dữ liệu độc quyền của họ được đưa lên đám mây, ngay cả khi chúng tôi nói với họ rằng điều đó an toàn,” Jha nói. Trong bối cảnh rủi ro cao của cuộc cạnh tranh đối đầu giữa các đối thủ quốc gia trong lĩnh vực pin và chip nhằm thúc đẩy đổi mới, công ty khởi nghiệp này còn nêu rõ các biện pháp an ninh mạng của mình. Ví dụ, Niobia cho phép khách hàng giữ khóa mã hóa của riêng họ, nhờ đó công ty không thể giải mã dữ liệu của khách hàng.
Jha cho biết, hiện tại công ty đang tập trung vào ba chuyên môn chính, chẳng hạn như lớp màng mỏng, mạ điện (tức là sử dụng dòng điện để phủ kim loại lên bề mặt) và phản ứng giường lưu động (tức là quá trình hóa học làm cho các hạt rắn lơ lửng trong khí hoặc chất lỏng).
Anh ấy cho biết, công ty còn mong muốn làm cho công nghệ trở nên tự chủ hơn, với mục tiêu cuối cùng là xây dựng một nhà máy hoàn toàn tự lái cho khách hàng.
Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm, Niobia sẽ được trình diễn trên sân khấu TechCrunch Disrupt tại San Francisco vào chiều nay. Mời bạn đến xem công ty này, cùng với 19 startup khác đang cạnh tranh trong cuộc thi Startup Battlefield, diễn ra từ hôm nay, thứ Ba đến thứ Năm, ngày 15 tháng 10.