एजेंट्रीज़ ने एआई एजेंटों का उपयोग करके चिप डिजाइन को स्वचालित करने के लिए $24.5 मिलियन जुटाए
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एजेंट्रीज़ ने एआई एजेंटों का उपयोग करके चिप डिजाइन को स्वचालित करने के लिए $24.5 मिलियन जुटाए

कंपनी एजंट्रीज़ ने माइक्रोचिप विकास की स्वचालन प्रक्रिया में बुद्धिमान एआई एजेंटों को लागू करने के लिए सफलतापूर्वक $24.5 मिलियन जुटाए। इस वित्तपोषण में $19.1 मिलियन का एक सीड राउंड निवेश शामिल है, जिसे पुन: हस्ताक्षरित किया गया था, और $5.4 मिलियन का एक प्री-सीड राउंड निवेश शामिल है।

सीड राउंड के वित्तपोषण का नेतृत्व एटना लैब्स ने किया, जबकि मीडियाटेक ने प्री-सीड चरण में पहले के निवेश का नेतृत्व किया। प्राप्त पूंजी का उपयोग कर्मचारियों की भर्ती, एजेंट-विशिष्ट उपकरणों के विकास और ग्राहकों के साथ बातचीत के विस्तार के लिए किया जाएगा।

मार्क रेन द्वारा स्थापित एजंट्रीज़, 'एजेंटिक डिज़ाइन ऑटोमेशन' (Agentic Design Automation, या ADA) नामक अवधारणा को विकसित करती है। यह दृष्टिकोण पारंपरिक EDA सॉफ्टवेयर से परे जाता है, जो केवल व्यक्तिगत इंजीनियरिंग कार्यों को स्वचालित करता है। इसके बजाय, यह सेमीकंडक्टर टीमों को एआई-आधारित कार्यबल बनाने की अनुमति देता है जो संपूर्ण डिजाइन चक्रों का प्रबंधन और सुधार कर सकते हैं।

चिप का विकास पारंपरिक रूप से अत्यधिक कुशल इंजीनियरों और हजारों घंटों के मैन्युअल श्रम पर बहुत अधिक निर्भर करता है। एजंट्रीज़ का लक्ष्य स्वायत्त एजेंटों को मौजूदा इंजीनियरिंग वातावरण में एकीकृत करके इस बोझ को कम करना है। कंपनी का प्लेटफॉर्म वाणिज्यिक EDA उपकरणों, आंतरिक सॉफ़्टवेयर और बुनियादी ढांचे के साथ संगत है।

कंपनी का दावा है कि इसका खुला आर्किटेक्चर ग्राहकों को अपने अद्वितीय प्रक्रियाओं के लिए अनुकूलित एजेंट कार्यबल बनाने और स्वामित्व लेने की अनुमति देता है। इसके अलावा, इंटेलिजेंट डिज़ाइन परत ग्राहक डेटा, वर्कफ़्लो गतिविधि और मूल्यांकन संकेतों पर प्रशिक्षित होती है।

एजेंट्रीज़ ने 32-बिट सेंट्रल प्रोसेसर के लिए एक स्वायत्त मल्टी-एजेंट वर्कफ़्लो का प्रदर्शन किया। सिस्टम ने मानव हस्तक्षेप के बिना विनिर्देश से लेकर अंतिम GDS लेआउट तक का मार्ग तय किया। कंपनी ने NVIDIA के सार्वजनिक बेंचमार्क CVDP पर सत्यापन में 90% से अधिक सटीकता की भी सूचना दी।

यह नया वित्तपोषण एजंट्रीज़ को अपनी इंजीनियरिंग और अनुसंधान क्षमताओं को विकसित करने के लिए अतिरिक्त संसाधन प्रदान करेगा। अर्धचालक वर्कफ़्लो के लिए एजेंट-उन्मुख विशेषज्ञों की भर्ती और उपकरणों के निर्माण की योजना है। कंपनी सत्यापन और भौतिक डिजाइन के क्षेत्रों में ग्राहकों के साथ सहयोग का विस्तार करने का भी इरादा रखती है।

संस्थापक और सीईओ मार्क रेन ने टिप्पणी की कि 'वास्तविक इंजीनियरिंग कार्य को विश्वसनीय रूप से स्वचालित करने वाले उत्पादन एजेंटों का निर्माण कोई आसान काम नहीं है।' उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि एजंट्रीज़ इंजीनियरिंग समूहों को मैन्युअल संचालन को लगातार बेहतर होने वाले एजेंट कार्यबल में बदलने में मदद करता है।

एटना लैब्स के प्रतिनिधियों ने उल्लेख किया कि चिप डिजाइन एआई के साथ पुनरावृत्तीय सुधार के लिए विशेष रूप से उपयुक्त है, क्योंकि इंजीनियरिंग कार्य के परिणामों का वस्तुनिष्ठ रूप से मूल्यांकन किया जा सकता है। मीडियाटेक ने चिप डिजाइन प्रक्रिया में अर्धचालक ज्ञान को निकालने और व्यवस्थित रूप से पुन: उपयोग करने की क्षमता पर भी जोर दिया।

वर्तमान में, एजंट्रीज़ फैबलेस, वैश्विक फाउंड्री और चिप्स में नए स्टार्टअप्स वाली बड़ी कंपनियों के साथ काम कर रहा है। उनकी वर्तमान परियोजनाएं डिजिटल और एनालॉग डिजाइन योजनाओं को कवर करती हैं, जबकि सिस्टम डिजाइन कंपनी की योजनाओं में है।

कंपनी का दीर्घकालिक लक्ष्य अर्धचालक डिजाइन जीवनचक्र के दौरान एआई सिस्टम को अधिक सक्षम बनाना है। प्रत्येक वर्कफ़्लो निष्पादन इंजीनियरिंग अवलोकन उत्पन्न कर सकता है, जिसका बाद में मूल्यांकन और सुधार के लिए उपयोग किया जाता है।

यह मॉडल संभावित रूप से कंपनियों को विशेषज्ञ ज्ञान बनाए रखने की अनुमति देता है, साथ ही दुर्लभ इंजीनियरिंग दक्षताओं पर निर्भरता को कम करता है। यह डिजाइन टीमों को एआई एजेंटों को अपनी प्रक्रियाओं और बुनियादी ढांचे के अनुरूप बनाने की भी अनुमति देता है। एजंट्रीज़ का मानना है कि ऐसा दृष्टिकोण अर्धचालक कंपनियों के लिए एक संचयी लाभ बना सकता है, जिससे ग्राहकों को सामान्य एआई क्षमताओं को किराए पर लेने के बजाय अपनी कार्यप्रणाली के लिए आदर्श सिस्टम विकसित करने की अनुमति मिलती है।

रेन ने पहले NVIDIA रिसर्च और IBM रिसर्च में एआई और EDA अनुसंधान के क्षेत्र में काम किया था। उन्होंने चिप डिजाइन पर केंद्रित एक प्रारंभिक औद्योगिक पहल, बड़े भाषा मॉडल के निर्माण के लिए ChipNeMo पहल का भी नेतृत्व किया। यह एक ऐसी प्रणाली बनाती है जिसे इंजीनियरों द्वारा बार-बार उपयोग किए जाने पर अपनी क्षमताओं को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

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