कंपनी एम्बेडेड सिस्टम के लिए सॉफ्टवेयर विकसित कर रही है, राउटर से अधिक कॉम्पैक्ट उपकरणों की ओर बढ़ रही है

राजेश सुब्रह्मण्यम ने अपनी कंपनी की योजनाओं पर चर्चा करने से पहले अच्छी दृश्यता सुनिश्चित करने के लिए प्रकाश व्यवस्था की समस्या को हल करने का लक्ष्य रखा। जब उन्हें बताया गया कि कहानी फिल्माई नहीं जाएगी, बल्कि लिखी जाएगी, तो उन्होंने घंटों वाई-फाई के बारे में बात की।

उन्होंने समझाया कि वाई-फाई तकनीक और उससे जुड़े निकट-रेंज सिग्नल ने उन्हें 22 वर्षों तक आय प्रदान की है। मुख्य काम वह सॉफ्टवेयर है जो राउटर, स्पीकर और स्मार्टवॉच में एकीकृत होता है, जिससे डिवाइस बिना तार के संवाद कर पाते हैं।

सुब्रह्मण्यम ने 2004 में embedUR Systems की स्थापना की और अभी भी इसका नेतृत्व कर रहे हैं। सेमीकंडक्टर उद्योग के बाहर यह कंपनी कम जानी जाती है, हालांकि कई बड़ी चिप कंपनियों के लिए इसके विकासों के बिना काम करना असंभव होगा। embedUR उन उपकरणों और गैजेट्स के लिए सॉफ्टवेयर लिखता है जो उपयोगकर्ताओं तक इंटरनेट पहुंचाते हैं, और यह बाहरी फंडिंग के बिना करता है। चेन्नई में स्थित भारत में परिचालन 2008 में शुरू हुआ था।

वह 1992 में संयुक्त राज्य अमेरिका आए, उन्होंने अर्कांसास विश्वविद्यालय से मास्टर डिग्री प्राप्त की, और 1994 तक सिलिकॉन वैली में पहुंच गए। उनकी पहली नौकरी Schlumberger में थी, जहां उन्होंने लगभग चार साल काम किया। फिर वह Bay Networks में चले गए, जो उस समय Nortel के साथ विलय हो रहा था, जहां उन्होंने शुरुआती स्विचिंग उपकरणों के लिए सॉफ्टवेयर विकसित किया। इसके बाद, उन्होंने एक ऑप्टिकल फाइबर नेटवर्क बनाने वाली स्टार्टअप में काम किया, उस समय जब 10 मेगाबिट प्रति सेकंड से गीगाबिट में बदलाव एक चमत्कार जैसा लगता था। इस कंपनी के अधिग्रहण के बाद, उन्होंने कौशल का एक विविध सेट अर्जित किया: छोटे उपकरणों, नेटवर्क और उच्च भार पर नेटवर्क संचालन का समर्थन करने वाले बुनियादी ढांचे का ज्ञान।

2004 में, उन्होंने मुफ्त स्पेक्ट्रम पर ध्यान केंद्रित करने का फैसला किया, जिसका उपयोग घरेलू राउटर करते हैं, न कि मोबाइल ऑपरेटरों के लाइसेंस प्राप्त स्पेक्ट्रम का। उनके पास पहले से ही एम्बेडेड सॉफ़्टवेयर का ज्ञान था; रेडियो फ्रीक्वेंसी रिसेप्शन एक नया तत्व था, और सिग्नल प्राप्त होने के बाद आने वाले पैकेटों का वर्गीकरण वह काम था जिस पर उन्होंने वायर्ड नेटवर्कों में दस साल तक काम किया था।

वाई-फाई तीन अलग-अलग व्यावसायिक दिशाओं में विभाजित हो गया, और सुब्रह्मण्यम तीनों में शामिल थे। पहला है छत पर स्थापित उपकरण। ये सपाट सफेद वर्ग कमरे के भीतर वायरलेस कनेक्शन एकत्र करते हैं, चाहे वह बड़ा कार्यालय हो, अस्पताल हो या हवाई अड्डा, और उन्हें केबल के माध्यम से प्रसारित करते हैं। जैसा कि उन्होंने समझाया, यह एक ऐसी प्रणाली है जहां एक पक्ष पूरी तरह से वायरलेस है, और दूसरा पूरी तरह से वायर्ड है।

यह कॉर्पोरेट वाई-फाई है, जिसके लिए जटिल कार्य की आवश्यकता होती है क्योंकि कॉर्पोरेट नेटवर्क को संसाधनों तक पहुंच प्रदान करने से पहले उपयोगकर्ता की पहचान सत्यापित करनी होगी। उनके अनुसार, ऐसे नेटवर्क के लिए अधिक सॉफ्टवेयर, बढ़ी हुई सुरक्षा, सावधानीपूर्वक सत्यापन और डेवलपर्स से अधिक अनुशासन की आवश्यकता होती है।

घरेलू राउटर व्यवसाय का गठन लगभग 2006-2007 में शुरू हुआ, जब AT&T और Comcast जैसे अमेरिकी ऑपरेटरों ने सेवा के रूप में घरेलू वायरलेस एक्सेस प्रदान करना शुरू किया। यहां सॉफ्टवेयर सरल रूप से काम करता है क्योंकि ऑपरेटर अपने पक्ष से सभी प्रक्रियाओं को नियंत्रित करता है, और गलियारे में छोटे उपकरण को उपयोगकर्ता के विश्वास के बारे में चिंता करने की आवश्यकता नहीं होती है।

लगभग 2011 में, व्यक्तिगत फोन के अंदर के सॉफ्टवेयर पर ध्यान केंद्रित किया गया। फोन शाम को घरेलू राउटर से कनेक्ट होता है, और सुबह हवाई अड्डे पर एक्सेस पॉइंट से कनेक्ट होता है, और किसी प्रणाली को यह सब प्रबंधित करना चाहिए। चिप कंपनियां घटक बेचती थीं, लेकिन किसी को इन घटकों को सामंजस्यपूर्ण रूप से काम कराना था। जल्द ही ब्लूटूथ और जिगबी सामने आए, जो तार्किक था, यह देखते हुए कि गानों, डोरबेल और फिटनेस बैंड से भरा घर कई छोटे रेडियो रिसीवर का प्रतिनिधित्व करता है।

कंपनी ने इन सभी उपकरणों से डेटा एकत्र करने और उसे क्लाउड में संग्रहीत करने के लिए घटक भी विकसित किए, साथ ही ग्राहकों को ऐसे उपकरणों के पूरे बेड़े को प्रबंधित करने की अनुमति देने वाला सॉफ्टवेयर भी विकसित किया।

चार या पांच साल पहले उन्होंने embedUR के भीतर ModelNova डिवीजन बनाया। जुलाई में उन्होंने इसे अलग कर दिया। अधिकांश लोग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) को कुछ भव्य मानते हैं जो उनसे दूर होता है: उपयोगकर्ता एक फ़ील्ड में प्रश्न पूछता है, यह महंगे हार्डवेयर वाले डेटा सेंटर में भेजा जाता है, और अरबों सेटिंग्स वाला मॉडल उत्तर लौटाता है। हालाँकि, पेरिफेरल उपकरणों के लिए संस्करण इस अवधारणा को उलट देता है। छोटे प्रोसेसर अब मॉडलों को चलाने के लिए सर्किट्री से लैस हैं, जिससे एक सस्ता उपकरण केंद्रीय सर्वर से संपर्क किए बिना स्वयं निर्णय ले सकता है।

जब उनसे सॉफ्टवेयर से भौतिक पक्ष में संक्रमण की जटिलता के बारे में पूछा गया, तो उन्होंने जवाब दिया कि 'हार्डवेयर हार्डवेयर है'। उनके लिए सबसे कठिन बात बहुत सीमित मेमोरी और बिजली वाले उपकरण में वास्तविक बुद्धिमत्ता को लागू करना था, जो अक्सर बैटरी से चलता है, और फिर उस उपकरण पर स्वतंत्र रूप से निर्णय लेने में भरोसा करना था।

उन्होंने उदाहरण देते हुए उत्साह दिखाया, हालांकि उनमें से अधिकांश उनकी मॉडलों की क्षमताएं हैं, न कि तैयार उत्पाद। एक उदाहरण चिकित्सा उपकरण निर्माता का है जिसने नर्स को दस्ताने पहने हुए पासवर्ड दर्ज किए बिना अपने उपकरण में चेहरे की पहचान लागू की। अन्य उदाहरणों में कॉफी मशीन शामिल हैं जो सैकड़ों चेहरों को पहचान सकती है और ऑर्डर पर कैपुचिनो डाल सकती है, कैमरे वाले ताले और कारखाने के गेट जो अपरिचित चेहरे का पता चलने पर अलार्म सक्रिय करते हैं।

उन्होंने बताया कि कंपनी के वाणिज्यिक, आवासीय, औद्योगिक और चिकित्सा क्षेत्रों में ग्राहक हैं, लेकिन उन्होंने किसी का नाम नहीं बताया। अंतर्निहित मॉडल सभी मामलों में समान है और बिल्कुल वही कार्य करता है, जिसे पूरी तरह से अलग उद्योगों में बेचा जाता है।

ऑडियो सिस्टम के साथ स्थिति समान है। कंपनी ने कई नॉइज़ कैंसलेशन मॉडल विकसित किए जो विशेष प्रोसेसर के बजाय सामान्य प्रोसेसर पर काम करते हैं, और उनका अनुप्रयोग खुला है। वह निर्माण हेलमेट का उल्लेख करते हैं, जो इतने सस्ते हैं कि दो श्रमिक शोर के बावजूद एक-दूसरे को सुन सकते हैं, और मोटरसाइकिल हेलमेट, जो ड्राइवर को हवा के माध्यम से फोन कॉल सुनने की अनुमति देते हैं। तीसरे प्रकार के मॉडल कम संख्या में और अधिक असामान्य हैं: उन्होंने एक मॉडल का वर्णन किया जो इमारत के आकार को समझता है, और जो व्यक्ति को स्टोर के सही मार्ग या अस्पताल के विशिष्ट विंग में निर्देशित कर सकता है।

ModelNova को अलग करने का कारण तकनीक नहीं थी, बल्कि राजस्व प्राप्त करने के तरीके थे। embedUR ऑर्डर के अनुसार उत्पाद बनाता है, और ग्राहक अंतिम उत्पाद का मालिक होता है, और राजस्व बाद के समर्थन से आता है। जैसा कि उन्होंने वर्णित किया, 'हम एक बार बनाते हैं, एक बार बेचते हैं'। ModelNova अलग तरह से काम करता है: मॉडल लाइब्रेरी मुफ्त में प्रदान की जाती है, इसके ऊपर Fusion Studio नामक एक डेस्कटॉप टूलकिट है, जो अभी भी बीटा में है, और तैयार मॉडल का लाइसेंस दिया जाता है। कंपनी उत्पाद एक बार बनाती है, और फिर उसे कई बार बेचती है। चूंकि वह नहीं चाहता था कि एक संस्कृति दूसरी को निगल जाए, इसलिए उसने उन्हें अलग कर दिया।

जब उनसे पूछा गया कि Qualcomm और Nvidia जैसी चिप कंपनियां अपने स्वयं के मॉडल पुस्तकालय क्यों नहीं बना सकतीं और उसे बाहर क्यों नहीं कर सकतीं, तो उन्होंने पहले उच्च स्तरीय बाजार को खारिज कर दिया, यह बताते हुए कि Nvidia, AMD, Broadcom, Intel, Qualcomm और Marvell उनका क्षेत्र नहीं है। वह कम आकर्षक खंड पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जिसका उपयोग फैक्ट्री, कृषि उपकरण और कारों में किया जाता है, जहां मॉडल को कुछ मेगाबाइट्स में फिट होना चाहिए और बैटरी से चलना चाहिए। उनके पास तैयार रखी गई दो सौ से अधिक मॉडल हैं, जो विशेष रूप से इसके लिए बनाए गए हैं। इनमें से लगभग 75 प्रतिशत वीडियो प्रोसेसिंग से संबंधित हैं, और बाकी ऑडियो से।

चिप कंपनियां हार्डवेयर के लिए भुगतान प्राप्त करती हैं, न कि सॉफ्टवेयर के लिए। उनके ग्राहक उम्मीद करते हैं कि उपकरण घटकों के साथ मुफ्त में प्रदान किए जाएंगे, इसलिए मॉडल लाइब्रेरी एक खर्च बन जाती है जिसमें कोई उपयुक्त राजस्व नहीं होता है। embedUR ने उनके लिए इन पुस्तकालयों के निर्माण की जिम्मेदारी ली। Infineon की वेबसाइट पर उनके लगभग 30 मॉडल हैं, और उन्होंने Ceva चिप डेवलपर के लिए एक पूरी श्रृंखला बनाई। उन्होंने टिप्पणी की कि 'अगला सबसे बड़ा मॉडल फार्म ST Micro है, और ST Micro हमारे ग्राहक है'।

वह खुद को इस बाजार में प्रमुख खिलाड़ियों में से एक मानते हैं। उनके दो ग्राहक जनवरी में CES में अपनी नवीनताओं की घोषणा करेंगे, और वह इस क्षण का बेसब्री से इंतजार कर रहे हैं। 22 वर्षों में उन्होंने बाहरी पूंजी आकर्षित नहीं की। इस बात पर सवाल किए जाने पर कि इसकी क्या कीमत चुकानी पड़ी, उन्होंने संक्षेप में उत्तर दिया: 'मुझे क्या मिला? विकास।'

उनके अनुमान के अनुसार, कंपनी में 475 से 500 कर्मचारी हैं। निवेशकों की उपस्थिति में, उनका मानना है कि कंपनी में 5000 या यहां तक कि 10,000 कर्मचारी हो सकते हैं। वह उत्पादन की मात्रा के बारे में बात करना पसंद करते हैं, यह दावा करते हुए कि embedUR द्वारा उत्पादित सामग्री 1200 लोगों की कंपनी के उत्पादन की मात्रा के अनुरूप है। उनके विचार में, वित्त पोषण की कमी का लाभ ग्राहकों का विश्वास है। इसने उन्हें निर्णय लेने में स्वतंत्रता बनाए रखने की अनुमति दी, जो निवेशकों की स्थिति से अलग है, जो रोडमैप को नियंत्रित करना और योजनाओं में बदलाव की मांग करना शुरू कर देते हैं।

सेवा खंड लगभग 90% राजस्व लाता है, और ModelNova 7-10%। वह अनुमान लगाते हैं कि एक युवा कंपनी अपनी मूल कंपनी को दो साल के भीतर पछाड़ देगी और 2026 तक embedUR से अधिक राजस्व अर्जित करेगी, राशि को 'कई दसियों मिलियन डॉलर' बताएगी। 2024 में चेन्नई में निवेशकों की बैठक में, उन्होंने पांच वर्षों में 500 करोड़ रुपये आवंटित करने का वादा किया, प्रति वर्ष 100 करोड़ रुपये। वर्तमान भुगतान तीसरा ट्रेंच है, जिसका एक हिस्सा ModelNova में जाता है।

जब उनसे नए कर्मचारियों में वांछित गुणवत्ता के बारे में पूछा गया, तो उन्होंने इंजीनियरिंग का उल्लेख नहीं किया। संचार शीर्ष पर था, उसके बाद स्पष्ट सोच थी, और मौलिक ज्ञान इन दोनों के बाद था, इस शर्त के साथ कि किसी को हर चीज का विशेषज्ञ होने की आवश्यकता नहीं है। उनका तर्क है कि उद्योग में अधिकांश सुधार प्रारंभिक चरण में प्रश्नों की कमी के कारण होते हैं। टीमें लगातार काम में व्यस्त रहती हैं, लेकिन कभी भी पुन: कार्य में बहुत व्यस्त नहीं होती हैं। उन्होंने जोर देकर कहा: 'यदि आप नहीं जानते कि कौन से प्रश्न पूछने हैं, तो आप सब कुछ गलत कर रहे हैं'।

समाधान उनके अपने प्रशिक्षक से आया और यह कार्यालय का आदर्श वाक्य बन गया: 'कैसे नहीं, बल्कि कौन'। यदि कोई समस्या आपके लिए नई है, लेकिन कंपनी के लिए ज्ञात है, तो इसे अपने खर्च पर दोबारा हल करने के बजाय किसी ऐसे व्यक्ति को ढूंढना समझदारी है जिसने इसे पहले ही हल कर लिया हो। वह बताते हैं कि भारतीय कार्यालयों में लोग अक्सर मूर्ख दिखने के डर से सवाल नहीं पूछते हैं। वह अपने इंजीनियरों को सलाह देते हैं कि चार प्रकार के प्रश्न मौजूद हैं, सरल तथ्यात्मक से लेकर दूसरे व्यक्ति को समझने के प्रयासों तक, और उनके इंजीनियर सभी प्रकारों में बहुत कम प्रश्न पूछते हैं।