Nueva empresa de hardware de IA de AWS está enseñando a la IA a pensar en física

Con el auge de la IA, toda la atención de los inversores respecto al hardware de computación se ha centrado en chips ultraavanzados, GPU y memoria.

Sin embargo, para conectar estos componentes en máquinas y productos de consumo, desde lavadoras hasta automóviles y robots industriales, se necesitan placas de circuito impreso (PCBs). Son las placas planas que se utilizan para soportar físicamente y conectar eléctricamente los componentes electrónicos.

Fuente: Quilter AI

Producir PCBs no es trivial, pero es una cadena de suministro madura, bien entendida y escalada, con la fabricación real cada vez más totalmente automatizada. Sin embargo, diseñar nuevas PCBs no es nada sencillo y es, de hecho, uno de los últimos pasos manuales en el desarrollo electrónico.

Un especialista dibuja el plano a mano y coloca cientos o miles de componentes y enruta las trazas de cobre que los conectan a través de múltiples capas. Para una placa de complejidad moderada, el diseño lleva de cuatro a ocho semanas. Sistemas sofisticados como la electrónica automotriz o las computadoras tardan tres meses o más.

Esto podría estar cambiando muy rápido, ya que una nueva startup llamada Quilter AI está utilizando IA para automatizar este proceso. Puede convertir un proceso de una semana o un mes en solo unos pocos días, ahorrando muchas horas de trabajo a los diseñadores de PCB.

¿Por qué el diseño de PCB es tan difícil?

Los PCBs son sistemas físicos 3D muy complejos que deben equilibrar múltiples restricciones para un buen diseño:

• Límites de espacio/mecánicos: los componentes no solo deben estar organizados juntos, sino también encajar en un espacio muy estrecho.
• Eruido eléctrico: el paso de corriente crea posibles fugas de energía, transferencia de señal no deseada e interferencia electromagnética (EMI), lo que requiere anticipar efectos eléctricos no deseados.
• Gestión térmica:  Los componentes de alta potencia no deben crear demasiados puntos calientes; se debe añadir un disipador de calor de cobre para evacuar ese calor, y los flujos de aire de los ventiladores no deben estar obstruidos.
• Límites de fabricación: las limitaciones de cómo funcionan los químicos y herramientas de fabricación hacen que el diseño deba evitar trazas de cobre que se encuentren en ángulos agudos o máscaras de soldadura demasiado finas, teniendo en cuenta diámetros de agujeros factibles, etc.

Resolver muchas de estas cuestiones puede empeorar otra, lo que significa que el diseño de PCB es un acto de equilibrio para cumplir todos los objetivos técnicos mientras se mantiene dentro de los requisitos de costo, consumo de energía, rendimiento y tamaño de una PCB determinada.

Como resultado, hasta ahora, la mayoría de las herramientas asistidas automatizadas para diseños de PCB eran útiles, pero necesitaban una fuerte intervención humana para detectar problemas eventuals. Además, los circuitos sensibles requieren diseños especializados y no estándar.

Fuente: Cadence

Resumen de Quilter AI

Historia de Quilter

Quilter fue fundada por Sergiy Nesterenko después de cinco años en SpaceX como Ingeniero Senior de Efectos de Radiación, donde desarrolló electrónica para Falcon 9 y Falcon Heavy, y como investigador en California antes de eso.

“Me especialicé triple en matemáticas, física y química en Berkeley no porque quisiera especializarme, sino porque quería dominar los fundamentos. Eso hace que todo lo demás sea más fácil de aprender.”

El equipo de la empresa está formado por ingenieros de SpaceX, Apple (AAPL ), NASA, Johns Hopkins APL y MIT. También contrató a constructores de Automatización de Diseño Electrónico (EDA) de empresas de automatización de PCB como Cadence y Synopsys.

La empresa recaudó $10M en su Serie A en 2023, y otros $25M en 2025, un año después del lanzamiento de la Beta abierta de su software. La compañía lanzó su nivel gratuito en agosto de 2025, donde el costo de la solución es por uso, apartándose del modelo de suscripción de software a menudo costoso que domina la industria.

“Cuando subes una placa a Quilter, el número de pines sin enrutar en el momento de la carga es tu recuento de pines de diseño. Pagas solo por lo que Quilter necesita compilar, nada más. Si pre-enrutas parte de la placa antes de subirla (redes RF, fan-outs, secciones de alto voltaje), esos pines ya enrutados no cuentan. Quilter enruta alrededor de tu trabajo existente y cobra solo por los pines que necesita manejar.”

Quilter también no ofrece formatos propietarios ni bloqueo, lo que ayuda a la incorporación de diseñadores de PCB e integración en flujos de trabajo y herramientas de fabricación existentes.

Fuente: Quilter AI

Llevando la física a la IA

En general, la IA se ha utilizado mayormente hasta ahora para la generación de texto e imágenes, incluido el código informático. Pero a menudo tiene dificultades con la física del mundo real, por lo que un nuevo enfoque del desarrollo de IA ha sido IA física, especialmente para aplicaciones robóticas (sigue el enlace para nuestro informe completo sobre este tema).

Quilter ha adoptado un enfoque que combina aprendizaje por refuerzo, aprendizaje automático y redes neuronales para que su IA comprenda mejor cómo la física real crea restricciones en el diseño de PCB.

Fuente: Quilter AI

Como resultado, la IA de Quilter no está diseñada imitando placas existentes, sin “entender” por qué fueron hechas de esa manera y aprendiendo de los humanos. Este enfoque, similar a la forma básica de funcionamiento de la mayoría de los LLM, a menudo produciría un problema serio cuando se manejan múltiples restricciones.

“Quilter genera diseños completos usando IA entrenada en la física del mundo real y en restricciones de fabricación, no en ejemplos humanos. Esto permite a los ingenieros explorar espacios de diseño cerrados por la intuición humana, revelando soluciones que habrían permanecido sin descubrir sin una computación basada en la física primero.”

En su lugar, la IA necesita comprender la física de la corriente eléctrica, el electromagnetismo y el espacio físico que utilizan los componentes, y diseñar la PCB en consecuencia.

Cada agente subcomponente de Quilter AI coloca componentes, enruta trazas, evalúa la física y aprende qué decisiones producen mejores resultados. Millones de iteraciones refinan las estrategias de colocación y enrutamiento, equilibrando restricciones sin sesgo humano, produciendo métodos de enrutamiento y estrategias de colocación no convencionales.

“No intentamos igualar a los humanos. Intentamos superarlos evitando completamente sus limitaciones.”

Esto significa que decenas de diseños se generan simultáneamente, cada uno clasificado por fabricabilidad y cobertura de restricciones. Los equipos de diseño pueden explorar con esta herramienta 100× más variantes de diseño sin retrasos ni compromisos. Los usuarios también pueden probar rápidamente cuán pequeña o densa puede ser una placa de manera realista subiendo múltiples variaciones en paralelo.

“Quilter está creando el primer motor de diseño de PCB autónomo. No es un autorouter, un copiloto ni un LLM. Es un sistema de IA basado en la física que aprende de la propia ley natural, no de atajos humanos.”

Empoderando la decisión humana

Quilter AI puede completar diseños de placas simples en tan solo 15 minutos. Pero para diseños más complejos con miles de pines, el sistema funcionará durante la noche.

Para cada envío, Quilter explora múltiples candidatos de colocación y enrutamiento a través de diferentes apilamientos en paralelo, ofreciendo a los ingenieros una gama de opciones para evaluar. Luego pueden descargar los resultados a su herramienta ECAD nativa, revisarlos y refinarlos, y volver a enviarlos si es necesario.

Quilter opera su plataforma comercial “app.quilter.ai“, desde la región US West de AWS, con planes de expandirse a US East y eventualmente Europa. Esto le brinda a la empresa una forma poderosa y sencilla de escalar sus operaciones al depender de la capacidad de computación en la nube de Amazon (AMZN ). También es posible ejecutar un entorno AWS autoalojado para que los datos sensibles nunca abandonen la infraestructura de la empresa.

El hecho de que Quilter no entrene con los datos de sus clientes ni con ninguna otra placa existente también es una ventaja en un sector donde la protección de la propiedad intelectual es extremadamente importante, como la aeroespacial o la defensa.

El flujo de trabajo transforma a los ingenieros de dibujantes manuales de trazas en orquestadores que pueden ejecutar múltiples variantes de placa en paralelo, convirtiendo un ciclo de diseño trimestral en un bucle semanal de experimentos y aprendizaje.

“Un mundo con Quilter es un mundo donde las placas son tan abundantes e iterativas como las compilaciones de software, impulsando un nuevo paradigma que llamamos Desarrollo Rico en Hardware™. Quilter brinda a los mejores diseñadores de PCB el superpoder de convertir semanas en días. Es un cambio de paradigma completo. Cuando iteras más rápido, puedes superar en innovación a tus competidores.”

El proceso ofrece ventajas para todos los profesionales involucrados con PCBs, con entregas más rápidas, nuevos diseños y fácil integración con las herramientas CAD existentes.

Fuente: Quilter AI

Recientemente, Quilter realizó su proyecto más ambicioso hasta la fecha, Project Speedrun, diseñando una computadora Linux de 843 componentes (dos placas, 5.141 pines, DDR4 de alta velocidad, eMMC, PCIe, CSI/DSI, GigE). Normalmente tomaría 400–450 horas de diseño manual lograr este resultado. Quilter lo redujo a 38,5 horas de trabajo humano, con el resto realizado de forma autónoma.

“Quilter se encargó del trabajo de diseño repetitivo mientras el ingeniero mantenía el control. La automatización manejó la colocación, el enrutamiento y las verificaciones de física, liberándolo para centrarse en la preparación del firmware, la documentación y el refinamiento de restricciones.”

Invertir en IA física

NVIDIA

Desde sus orígenes como fabricante de hardware GPU para videojuegos y otras tareas de renderizado gráfico, NVIDIA (NVDA ) se ha convertido en una enorme empresa de hardware de IA, otorgando a sus acciones la mayor capitalización bursátil del mundo.

NVIDIA percibió el potencial de la IA temprano, mucho antes de que cualquiera, fuera de investigadores especializados, se preocupara por las redes neuronales. En ese momento, fue una movida arriesgada hacia un sector no probado y apenas existente, o como dijo Jensen Huang:

“Estamos invirtiendo en mercados de cero mil millones de dólares.”

En 2016 y 2017, NVIDIA lanzó las arquitecturas Pascal y Volta, respectivamente, el primer acelerador de IA basado en GPU, mientras que Volta introdujo los Tensor Cores, que aceleraron las tareas de aprendizaje profundo hasta 12 veces para 2024.

Los inversores han estado algo preocupados de que NVIDIA pronto se quede sin nuevos mercados para justificar sus altos múltiplos de valoración. En el CES 2026 (Consumer Electronics Show), NVIDIA anunció un nuevo enfoque en IA física.

Para ello, NVIDIA lanzó Cosmos (ATOM ), una plataforma para acelerar el desarrollo de IA física para vehículos autónomos (AVs), robots y agentes de IA de análisis de video; Isaac GR00T N1.6, un modelo visión-lenguaje-acción construido específicamente para robots humanoides; y OSMO, un software “orquestador”, creado a medida para IA física.

El despliegue físico de la IA en robots, automóviles autónomos y otros sistemas autónomos proporcionará a NVIDIA muchos nuevos mercados para vender su hardware. Y parece que la IA también será un habilitador en el diseño de hardware físico, lo que aumentará aún más el potencial de la creciente demanda de capacidad de cómputo de IA.

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