Atomic Machines ha sviluppato il Matter Compiler per costruire dispositivi fisici funzionanti attraverso istruzioni digitali, modificando il progetto senza predisporre ogni volta attrezzature e processi produttivi dedicati. La piattaforma combina materiali diversi, strutture tridimensionali e parti mobili di dimensioni micrometriche, con un controllo della fabbricazione basato sull’intelligenza artificiale. Il primo prodotto, PrimeSwitch, applica questo metodo alla gestione e alla protezione della distribuzione elettrica nei data center AI, dove la crescente potenza dei rack richiede componenti rapidi ed efficienti.
L’annuncio del 7 ottobre arriva dopo sei anni di sviluppo riservato. Fondata da Jeff Holden, già dirigente Amazon e protagonista dello sviluppo di Prime, poi chief product officer di Uber, Atomic Machines ha raccolto complessivamente 250 milioni di dollari. Gli investitori comprendono OneIM, Gigafund, XTX Ventures, KAS Venture Partners, Valor Equity Partners, Tru Arrow Partners, Construct Capital, Sozo Ventures e i Regents dell’Università della California.
Le micromacchine svolgono funzioni fisiche in spazi ridotti
Le micromacchine sono dispositivi miniaturizzati che controllano movimento, fluidi, calore, luce o corrente elettrica attraverso strutture di dimensioni micrometriche. Possono comprendere meccanismi mobili, canali, cavità e contatti, realizzati con materiali scelti in funzione del lavoro da svolgere. Un micrometro corrisponde a un millesimo di millimetro, ma questa scala riguarda gli elementi funzionali: il dispositivo completo, compresi contenitore e collegamenti, può misurare diversi millimetri.
Alcune famiglie sono già ampiamente utilizzate, come gli accelerometri e i giroscopi degli smartphone, le membrane dei microfoni, i microspecchi e gli ugelli delle testine a getto d’inchiostro. Molti di questi componenti appartengono ai MEMS, i sistemi microelettromeccanici sviluppati adattando le tecnologie delle fabbriche di semiconduttori.
Atomic Machines intende ampliare le possibilità di costruzione a dispositivi con combinazioni di materiali e geometrie più articolate. Le applicazioni prospettate comprendono micropompe, sistemi per preparare campioni destinati all’analisi, piccoli motori e meccanismi di presa, oltre a componenti per il raffreddamento attivo vicino ai chip. La miniaturizzazione permette di collocare una funzione fisica nel punto in cui serve, vicino al campione, alla fonte di calore o ai circuiti che la controllano.
Il codice sostituisce lo sviluppo di un processo per ogni prodotto
Il Matter Compiler affronta uno dei vincoli della microfabbricazione: la necessità di sviluppare lavorazioni specifiche per ogni nuova famiglia di dispositivi. La produzione dei MEMS ha esteso l’impiego delle tecnologie dei semiconduttori oltre i circuiti elettronici, mantenendo però una stretta dipendenza fra progetto, materiali disponibili e processo produttivo.
Le fabbriche di chip sono ottimizzate per strutture elettroniche che elaborano informazioni; costruire una micromacchina capace di movimentare fluidi o gestire calore e potenza richiede anche canali, cavità, sezioni conduttive e materiali con proprietà differenti. Una micropompa, per esempio, necessita di camere e percorsi per il liquido, mentre un dispositivo termico può richiedere materiali con conducibilità molto diverse a stretto contatto.
La piattaforma di Atomic Machines è progettata per costruire dispositivi completi con dettagli di pochi micrometri, senza stampi, maschere o attrezzature dedicate a ciascun prodotto. Le lavorazioni diventano una libreria di operazioni caratterizzate e riutilizzabili, che il software combina in sequenze differenti in funzione del progetto. Ogni nuovo dispositivo può così arricchire il patrimonio produttivo utilizzabile per quelli successivi, secondo una logica simile alle librerie dello sviluppo software.
Holden descrive questa impostazione come fabbricazione combinatoria: “Un nuovo prodotto è una nuova combinazione di operazioni che una macchina sa già eseguire, non una nuova fabbrica, nuove attrezzature o un nuovo processo da sviluppare. È il modo in cui oggi si costruisce il software, utilizzando librerie anziché partire da zero, e produce le stesse conseguenze. Ogni dispositivo aggiunto alla libreria rende più rapida e meno costosa la costruzione del successivo”.
La stessa infrastruttura potrebbe gestire sia grandi volumi sia un’elevata varietà di prodotti, riducendo il costo del passaggio da una lavorazione all’altra. Atomic Machines sostiene che anche un lotto di un solo esemplare possa essere realizzato senza sviluppo di processo o costi ingegneristici aggiuntivi per predisporne la produzione. Holden collega la riduzione dei tempi all’eliminazione delle attività preliminari dedicate al componente: “I passaggi lenti scompaiono: niente attrezzature dedicate, niente sviluppo del processo, niente fabbrica costruita per il prodotto. Ciò che rimane è, all’incirca, il tempo necessario a costruire fisicamente l’oggetto”.
Holden associa questa architettura al funzionamento del ribosoma, che costruisce proteine differenti leggendo sequenze di informazioni attraverso un meccanismo comune. l nome Matter Compiler richiama invece L’era del diamante. Il sussidiario illustrato della giovinetta (The Diamond Age or, A Young Lady’s Illustrated Primer), un romanzo di fantascienza del 1995 di Neal Stephenson, nel quale macchine capaci di assemblare materia eseguono specifiche digitali.
L’AI collega progettazione, fabbricazione e verifica
L’intelligenza artificiale opera all’interno del ciclo fisico di produzione: ogni lavorazione viene misurata con metrologia di precisione e corretta durante l’esecuzione, mentre i risultati alimentano le iterazioni successive. Il sistema può così confrontare ciò che la simulazione prevede con ciò che l’hardware realizza, individuando gli scostamenti prima che si accumulino lungo sequenze produttive articolate.
Nel modello di fabbricazione sviluppato da Holden, progettazione e produzione appartengono allo stesso ciclo di apprendimento. L’AI può condurre esperimenti sull’hardware per verificare le soluzioni proposte dalla simulazione, utilizzando il riscontro fisico per migliorare le costruzioni successive.
La disponibilità di un insieme definito di operazioni produttive, delle quali il sistema conosce caratteristiche e comportamento, consente all’AI di progettare utilizzando direttamente le capacità della macchina. “La progettazione con l’AI generativa richiede più di un modello: ha bisogno di sistemi fisici che forniscano all’AI un controllo granulare, ad anello chiuso, sul processo produttivo e un feedback da esso”, precisa Holden. Il riscontro delle lavorazioni permette quindi di collegare le istruzioni generate dal modello ai risultati ottenuti dalla macchina.
Luke Nosek, managing partner di Gigafund, uno degli investitori della società, definisce questo passaggio vibe manufacturing, estendendo alla produzione fisica il concetto di sviluppo software assistito dall’AI: “Se il vibe coding è il modo in cui oggi si crea software, questo è l’inizio del vibe manufacturing”, afferma.
La piattaforma è destinata a evolvere verso il prompt-to-product: l’utente descrive la funzione desiderata e il sistema genera il progetto, lo simula e prepara le istruzioni necessarie a realizzarlo. Il flusso prospettato comprende la validazione del CAD e della sequenza delle lavorazioni, l’ottimizzazione di tempi e costi e l’approvazione prima della produzione.
Le micromacchine avvicinano il calcolo all’azione fisica
La visione delle micromacchine delineata da Holden comprende l’integrazione di sensori, circuiti di elaborazione e attuatori nello stesso dispositivo: il sensore rileva una variazione, il circuito la interpreta e un elemento fisico interviene sul movimento, sul flusso di un liquido o sul calore. Il calcolo può risiedere sullo stesso chip oppure essere affiancato attraverso il packaging, avvicinando rilevamento, elaborazione e azione fisica.
Fra le applicazioni prospettate da Atomic Machines figurano pompe integrate nel package dei processori per il raffreddamento, chip diagnostici e impianti medici miniaturizzati. Altri esempi comprendono micromotori con ingranaggi e cuscinetti, piccoli propulsori per satelliti e strumenti di presa capaci di manipolare singole cellule: famiglie di dispositivi che delineano il campo di sviluppo della piattaforma.
La microscala può inoltre migliorare le prestazioni: la minore inerzia favorisce risposte meccaniche rapide e le distanze ridotte facilitano il trasferimento del calore. Sul piano economico, Holden prospetta migliaia di dispositivi per lotto, con costi unitari progressivamente più legati ai materiali, estendendo ad altre funzioni fisiche le economie della microfabbricazione.
La visione industriale comprende anche una produzione più vicina ai luoghi di utilizzo, resa possibile da infrastrutture riconfigurabili attraverso il software. Atomic Machines prevede successive edizioni del Matter Compiler per lavorare a scale progressivamente inferiori; il sistema presentato e PrimeSwitch costituiscono il primo passo alla microscala.
PrimeSwitch applica il metodo ai sistemi elettrici dei data center AI
Il primo dispositivo realizzato con il Matter Compiler è PrimeSwitch PS-150, un relè miniaturizzato destinato anche alla distribuzione elettrica a 800 V in corrente continua dei data center AI. La scelta del relè come primo prodotto risale a sei anni fa, sulla previsione di una crescita della densità di potenza dei sistemi elettrici. La crescita della potenza richiesta dai rack rende rilevante la capacità di proteggere le apparecchiature rapidamente, contenendo al tempo stesso le perdite energetiche durante il funzionamento ordinario.
La novità è la combinazione fra apertura in 50 microsecondi, conduzione a basse perdite e isolamento galvanico, ottenuto separando fisicamente i contatti. I relè tradizionali conducono in modo efficiente ma richiedono millisecondi per aprirsi, mentre i semiconduttori intervengono rapidamente introducendo perdite e calore durante la conduzione. PrimeSwitch riduce il tempo di apertura del contatto meccanico attraverso la miniaturizzazione, associando proprietà utili alle due esigenze.
Nei sistemi a 800 V DC, Atomic Machines ne descrive l’impiego in una protezione ibrida: il semiconduttore interrompe la corrente, mentre il relè assicura conduzione efficiente e separazione fisica del circuito. Il componente viene già consegnato a clienti con accesso anticipato per valutazione, con la presentazione pubblica prevista all’OCP Global Summit di San Jose, dal 12 al 15 ottobre.
PrimeSwitch dà concretezza alla fabbricazione programmabile attraverso un componente con materiali diversi e parti mobili, destinato all’infrastruttura che sostiene l’AI. La possibilità di applicare lo stesso metodo ad altre famiglie di micromacchine determinerà la portata industriale del Matter Compiler.
