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La startup de semi-conducteurs dirigée par des femmes, Sixsense, lève 8,5 millions de dollars.
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Après avoir levé 8,5 millions de dollars lors d’un tour de financement de série A, son financement total atteint près de 12 millions de dollars, soutenu par des investisseurs tels que Peak XV et Alpha Intelligence Capital.
Fondée en 2018 par Akanksha Jagwani et Avni Agarwal, Sixsense s’attaque aux défis de la production de semi-conducteurs en convertissant des données brutes en analyses exploitables pour améliorer la qualité et le rendement.
La plateforme facilite le travail des ingénieurs de processus en leur permettant d’affiner facilement des modèles sans nécessiter de compétences en programmation.
Utilisée par des leaders du secteur comme GlobalFoundries, elle a déjà traité plus de 100 millions de puces, augmentant la vitesse de production de 30 % et réduisant l’inspection manuelle de 90 %.
Sixsense se positionne sur un marché en évolution, renforcé par les tensions géopolitiques qui modifient les dynamiques de fabrication mondiale et facilite le développement de nouvelles usines sans systèmes hérités, offrant ainsi une réponse innovante à un besoin croissant dans l’industrie.
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La plateforme informatique analogique exploite un domaine de fréquence synthétique pour améliorer l’évolutivité.
Des chercheurs de Virginia Tech, du Oak Ridge National Laboratory et de l’Université du Texas à Dallas ont mis au point une nouvelle approche pour améliorer les ordinateurs analogiques, qui utilisent des quantités physiques continues pour représenter des données, rendant ces systèmes plus efficaces sur le plan énergétique par rapport aux ordinateurs numériques.
Leur méthode, décrite dans un article de Nature Electronics, repose sur l’utilisation de phononie non linéaire intégrée dans des dispositifs en niobate de lithium, permettant de coder une grande quantité d’informations sur un seul appareil.
Cela aide à réduire les erreurs généralement associées à l’intégration de plusieurs composants dans des systèmes analogiques.Cette innovation a engendré un système de calcul analogique basé sur un réseau de neurones physiques, capable de classer des données avec une précision impressionnante de 98,2 %.
La co-conception des dispositifs et des réseaux neuronaux améliore considérablement les performances.
Les chercheurs continuent à optimiser leur approche pour aborder des problèmes complexes, espérant avoir un impact significatif sur le déploiement des algorithmes d’apprentissage automatique dans des architectures informatiques analogiques à grande échelle, sans compromettre leurs performances.Non classé
Les ambitions en réalité augmentée de Meta face à la réalité, tandis que la Californie prend à nouveau des mesures concernant la sécurité de l’IA.
Pour une analyse approfondie, écoutez l’intégralité de l’épisode.
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