A medida que se intensifica la presión de los competidores chinos y el mercado de vehículos eléctricos se estanca, los principales fabricantes de automóviles estadounidenses y europeos se apresuran a reducir el costo de producción de vehículos eléctricos para poder alcanzar los precios y los márgenes de ganancia de los autos ICE. Pero para lograrlo, deben encontrar formas de hacer que el proceso de diseño sea más rápido y eficiente.
Ahora, una empresa derivada del Instituto Federal Suizo de Tecnología en Lausana (EPFL) ha recaudado 27 millones de dólares en una ronda de financiación Serie B para aplicar la IA para resolver ese problema exacto.
En términos simples, Neural Concept permite a los diseñadores modelar cómo se comportarán los componentes antes de que puedan fabricarse; no sirve de nada tener solo el diseño de un componente, es necesario saber cómo se comportará como parte de un motor, por ejemplo. Ahí es donde entra en juego esta plataforma. La aplicación podría ser útil en una amplia gama de industrias, como la automoción, la microelectrónica, la aeroespacial y la energía.
La compañía afirma que utiliza el aprendizaje profundo en un entorno 3D y combina el análisis de datos con el aprendizaje automático para acelerar los tiempos de desarrollo hasta en un 75% y la simulación de productos hasta 10 veces.
Pierre Baqué, cofundador y director ejecutivo de Neural Concept, dijo que la plataforma acelera rápidamente lo que actualmente es un proceso manual. “Digamos que tengo un diseño para una batería y me gustaría que funcionara mejor para aumentar su eficiencia térmica. Nuestro software sugerirá algunas mejoras para hacerlo más eficiente, porque el software conoce las propiedades de los materiales”, explicó.
“Antes de nuestro software, normalmente había un diseñador CAD que dibujaba diseños 3D y se los enviaba a alguien para que realizara simulaciones numéricas muy complejas. Esto puede tardar mucho tiempo en ejecutarse o puede requerir pruebas físicas. Pero ahora nuestra plataforma puede guiar al diseñador directamente”.
Baqué cree que su plataforma podría reducir el tiempo de desarrollo de un vehículo eléctrico de cuatro años a 18 meses.
El producto de la startup lo utilizan actualmente Airbus, Bosch, General Electric, Mubea, Subaru y cuatro equipos de carreras de Fórmula 1. La compañía está trabajando con NVIDIA para optimizar las GPU y el software CUDA del fabricante de tarjetas gráficas.
Neural Concept se enfrenta a gigantes de la “simulación de componentes” mucho más grandes, como ANSYS, que ha estado intentando entrar en este espacio de “aprendizaje profundo” con sus propias plataformas.
La Serie B estuvo dirigida por Forestay Capital, y también participaron los inversores existentes Alven, Constantia New Business, HTGF y Aster Group. La ronda sigue a una Serie A de $ 9 millones en marzo de 2022 y una ronda inicial de $ 2 millones en 2020. El nuevo dinero se utilizará para la contratación y la expansión en Europa, APAC y EE. UU.
En un comunicado, Deborah Pittet, directora senior de Forestay Capital, dijo: “Neural Concept ha sido pionero en el aprendizaje profundo 3D, la vanguardia de la IA, y ha demostrado una tracción y resultados fenomenales con clientes de diversas industrias en todo el mundo”.
