Гиганты EDA Synopsys, Cadence и Siemens EDA запускают войну агентского ИИ в проектировании чипов

Большинство систем искусственного интеллекта функционируют на удаленных серверах: камера или датчик собирают данные, отправляют их на сервер и ожидают ответа. Однако такой подход становится неэффективным при плохом соединении, ограниченном бюджете питания или невозможности передачи данных с объекта, что характерно для значительной части оборонных, промышленных и дистанционных задач в Индии.

Решение заключается в выполнении моделей непосредственно на устройстве, что устраняет вышеуказанные проблемы, но порождает новую задачу: аппаратное обеспечение для вычислений должно быть достаточно компактным и экономичным, чтобы разместиться на спутниковой полезной нагрузке, промышленном датчике или дроне. Таким образом, перед тем как стать проблемой программного обеспечения, это является задачей проектирования чипов.

Компания Solutions появилась на свет в 2018 году как спин-офф исследовательской группы по неэнергозависимой памяти и нейроморфному оборудованию при IIT Delhi, которую возглавлял профессор Манан Сури, являющийся ее основателем. Компания ведет свою деятельность в Парке исследований и инноваций института в Хауз Кхас.

Исследования, на которых опирается компания, относятся к нейроморфным технологиям — это оборудование, спроектированное по принципам, заимствованным у человеческого мозга, где память и вычисления находятся вместе, вместо того чтобы передавать данные между отдельными блоками. Преимущество в эффективности наиболее заметно там, где ограничены пространство и энергопотребление.

Cyran предлагает комплексное решение, объединяющее как аппаратное, так и программное обеспечение, а не только один из этих компонентов. Ее геопространственные разработки обрабатывают изображения, полученные с воздушных и спутниковых платформ, объединяя данные от множества датчиков для создания того, что компания называет ситуационной осведомленностью в реальном времени. Промышленная линейка компании охватывает автоматизированный контроль дефектов и предиктивное обслуживание. Кроме того, третий сегмент занимается продажей образовательных комплектов по обучению ИИ, включая комплект под названием BUDDHI.

Компания описывает свою платформу как способную использовать предварительно обученные модели для более чем двадцати типов датчиков. Эти модели могут быть развернуты в облачной, периферийной или изолированной среде на специально разработанном оборудовании с выделенными ускорителями ИИ. Компания позиционирует этот результат как суверенный и совместимый стек, что означает функциональность, которая не зависит от разрешений на экспорт из-за рубежа.

Манан Сури известен в данной области независимо от деятельности компании. В 2018 году он был включен в глобальный список 35 новаторов до 35 лет от MIT Technology Review, опубликовал более 85 научных работ и ранее работал в NXP Semiconductors в Бельгии и CEA-LETI во Франции, прежде чем вернуться в Индию.

Признание компании в значительной степени связано с оборонными каналами. В 2021 году она выиграла конкурс iDEX, а в том же году получила Национальную премию стартапов в сфере технологий. В 2022 году на выставке DefExpo компания была удостоена награды Ракша Мантри за превосходство в оборонной и аэрокосмической отрасли в категории стартапов. С тех пор она участвовала в Индийском симпозиуме по космосу и была среди индийских компаний, представленных на INDUS-X в Вашингтоне.

В оборонной прессе сообщалось, что Армия Индии заключила контракт с компанией, победителем iDEX, на разработку спутниковой съемки на основе ИИ. Объем контракта или сроки не были обнародованы.

Наиболее явное внешнее подтверждение появилось в июне 2026 года, когда Safran Aircraft Engines объявила о соглашении с Cyran о разработке решений ИИ в аэрокосмической и оборонной сферах, охватывающих производство, техническое обслуживание, прогнозную аналитику и операционную эффективность. Safran подтвердила это на собственных каналах. В то же время компания подписала соглашение с голландской фирмой Innatera, специализирующейся на нейроморфных чипах.

Информация о финансировании не раскрыта. Базы данных компании фиксируют один раунд финансирования от двух инвесторов, сумма которого не разглашается, а данные о выручке или клиентах пока являются публично недоступными.