Sensores modernos geram um volume de dados que excede a capacidade da plataforma em que estão instalados. Por exemplo, um drone equipado com uma câmera hiperespectral ou um satélite com carga útil de radar produz dados mais rapidamente do que seus canais de comunicação podem transmitir e mais rápido do que o armazenamento a bordo pode receber, e essa lacuna aumenta a cada melhoria dos sensores.
As soluções tradicionais para este problema muitas vezes são insuficientes. O armazenamento de dados para upload posterior faz com que as informações se tornem obsoletas. Descartar grande parte dos dados acarreta a perda de informações críticas. Embora a compressão seja fácil de aplicar a fotografias, é uma tarefa complexa para dados científicos, onde o menor detalhe é frequentemente a essência.
A Quarkitech resolveu esse problema criando um software que reduz o volume de dados dos sensores diretamente na fonte, antes que sejam salvos, processados ou enviados para qualquer lugar. Fundada em janeiro de 2025 e sediada no Parque de Pesquisa IIT Madras, a empresa tem como fundadores Rajesh Narayanan, Sanyam Parashar e Shashikant Singh Kunwar, com Vishnu P.K. participando como cofundador, trabalhando em algoritmos quânticos.
A empresa define seu escopo mais amplo como simulação e resolvedores algorítmicos para otimização em larga escala, aplicável a problemas que surgem nos setores financeiro, computação científica e sistemas de sensores.
A abordagem da empresa veio de uma direção inesperada. Sanyam Parashar, CEO, observou que seus algoritmos utilizam uma base matemática aplicada na física de muitos corpos de natureza quântica — um campo dedicado à descrição de sistemas com um grande número de partículas interagentes.
Essa conexão não é tão estranha assim. Físicos que trabalham com tais sistemas desenvolveram por décadas métodos para representar algo extenso em uma forma compacta sem perda significativa, pois a descrição completa é computacionalmente impossível. A mesma matemática é aplicável ao fluxo de dados.
A Quarkitech afirma que seus algoritmos são capazes de comprimir dados de sensores em 10 a 100 vezes, dependendo do tipo de sensor. Em testes de laboratório com imagens obtidas por drones, a empresa relatou uma redução de 26 vezes no volume de dados, mantendo 98% das informações que classifica como críticas para a missão. Essa classificação pertence à própria empresa, e o resultado foi obtido durante testes laboratoriais.
Um ponto prático importante é que o software funciona em processadores e chips gráficos comuns, e não em hardware especializado. Isso permite que seja usado em computadores já voadores, em vez de criar novo hardware para ele.
Em agosto de 2026, a empresa levantou 2 crore de rupias em financiamento semente de Artha Access, programa Artha Venture Fund II, e também de Finvolve. Além disso, recebeu um subsídio de 1,5 crore de rupias do Fundo Samgnya Technologies IITM-CDOT no âmbito da Missão Nacional Quântica — um programa governamental aprovado em 2023 que abrange computação quântica, comunicação, sensores e materiais.
Este subsídio não exige diluição de participação, e o valor total será destinado ao desenvolvimento da biblioteca de compressão principal, contratação de engenheiros e teste da tecnologia fora do laboratório. Este teste é o trabalho principal pela frente. A empresa ainda precisa descobrir se os resultados se mantêm ao operar em uma plataforma móvel, sob calor e vibração, com potência limitada e conexão intermitente.
As aplicações mencionadas pela empresa incluem aeronaves não tripuladas, monitoramento da Terra por satélites, vigilância por vídeo e mapeamento usando radares e LiDAR. Em todos esses casos, os sensores geram mais dados do que o sistema pode processar.
Atualmente, dados sobre clientes, contratos ou receita não são divulgados publicamente, e a empresa completou dezenove meses. Atualmente, ela possui um resultado de laboratório, um período de financiamento operacional e um problema que não parece diminuir.
