PhysicsX fue fundada por el director ejecutivo Jacomo Corbo y el presidente Robin Tuluie, dos mentes brillantes forjadas en la ingeniería de alto rendimiento de la Fórmula 1. Ese entorno, donde cada milisegundo y cada gramo importan, resultó ser la cuna perfecta para su visión: llevar la velocidad de la competición al desarrollo de la maquinaria más compleja del mundo .
Con sede en Londres, oficinas en Nueva York y una presencia creciente en Silicon Valley y Singapur, la empresa ha duplicado su plantilla en el último año hasta superar los 300 empleados . La compañía reportó que sus ingresos reconocidos se duplicaron año contra año, mientras que los ingresos contratados se triplicaron, duplicando también su número de clientes
. Actualmente, la empresa señala el diseño de hardware para centros de datos de IA como su segmento de mayor crecimiento
.
El corazón de la propuesta de PhysicsX es una plataforma de ingeniería nativa de IA diseñada para sustituir los flujos de trabajo tradicionales que dominan el desarrollo del hardware moderno. Imagine las simulaciones computacionales necesarias para diseñar el álabe de una turbina de avión o un nuevo chip semiconductor. Los paquetes de software de simulación física convencionales (como los que usan dinámica de fluidos computacional o análisis de elementos finitos) pueden tardar horas, días o incluso meses en completar cálculos precisos.
La plataforma de PhysicsX despliega modelos de IA que, tras ser entrenados con cantidades masivas de datos físicos, predicen comportamientos complejos en segundos . Esta velocidad permite a los equipos de ingenieros evaluar "órdenes de magnitud más variantes de diseño" e integrar el conocimiento físico de forma continua a lo largo de todo el ciclo de vida del producto, desde el diseño conceptual hasta gemelos digitales en tiempo real en plena operación
. Sirve a clientes en los sectores aeroespacial, de defensa, semiconductores, automoción, energía y energías renovables, maquinaria industrial y materiales avanzados
.
Según el comunicado oficial de la compañía, el capital de la Serie C se destinará a tres grandes prioridades estratégicas :
Al alimentar estos modelos con ambas fuentes de datos, el objetivo es crear sistemas de IA que no solo aceleren el descubrimiento de diseños, sino que cierren el círculo entre los prototipos digitales y el rendimiento físico en el mundo real. Una innovación capaz de difuminar aún más la barrera tradicional entre la computación teórica y las pruebas de laboratorio en la ingeniería industrial.
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