Nova empresa de hardware de IA da AWS está ensinando IA a pensar em física

Com o boom da IA, toda a atenção dos investidores em relação ao hardware de computação tem se concentrado em chips ultra avançados, GPUs e memória.

No entanto, para conectar esses componentes em máquinas e bens de consumo, desde máquinas de lavar até carros e robôs industriais, são necessárias placas de circuito impresso (PCBs). Elas são as placas planas usadas para suportar fisicamente e conectar eletricamente os componentes eletrônicos.

Fonte: Quilter AI

Produzir PCBs não é trivial, mas é uma cadeia de suprimentos madura, bem compreendida e escalada, com a fabricação real cada vez mais totalmente automatizada. No entanto, projetar novas PCBs não é nada simples e na verdade é uma das últimas etapas manuais no desenvolvimento eletrônico.

Um especialista desenha o plano à mão, posicionando centenas ou milhares de componentes e roteando as trilhas de cobre que os conectam através de múltiplas camadas. Para uma placa de complexidade moderada, o layout leva de quatro a oito semanas. Sistemas sofisticados como eletrônicos automotivos ou computadores levam três meses ou mais.

Isso pode mudar muito rapidamente, já que uma nova startup chamada Quilter AI está agora usando IA para automatizar esse processo. Ela pode transformar um processo de semanas ou meses em apenas alguns dias, economizando muitas horas de trabalho para os projetistas de PCB.

Por que o design de PCB é tão difícil?

PCBs são sistemas físicos 3D muito complexos que precisam equilibrar múltiplas restrições para um bom design:

• Limites de espaço/mecânicos: os componentes precisam não apenas ser organizados juntos, mas também caber em um espaço muito apertado.
• Ruído elétrico: a passagem de corrente cria potencial de vazamento de energia, transferência de sinal não intencional e interferência eletromagnética (EMI), exigindo a antecipação de efeitos elétricos indesejados.
• Gerenciamento térmico:  Componentes de alta potência não devem criar muitos pontos quentes; um dissipador de calor de cobre precisa ser adicionado para evacuar esse calor, e os fluxos de ar dos ventiladores não devem ser obstruídos.
• Limites de fabricação: restrições sobre como os produtos químicos e ferramentas de fabricação funcionam significam que o design deve evitar situações como trilhas de cobre encontrando-se em ângulos agudos ou máscaras de solda muito finas, levar em conta diâmetros de furos viáveis, etc.

Resolver muitas dessas questões pode piorar outra, o que significa que o design de PCB é um ato de equilíbrio para atender a todos os objetivos técnicos enquanto ainda se encaixa nos requisitos de custo, consumo de energia, desempenho e tamanho de uma PCB específica.

Como resultado, até agora, a maioria das ferramentas assistentes automatizadas para design de PCB eram úteis, mas precisavam de uma forte dose de intervenção humana para detectar eventuais problemas. Além disso, circuitos sensíveis requerem layouts especializados e não padrão.

Fonte: Cadence

Visão Geral do Quilter AI

História do Quilter

Quilter foi fundada por Sergiy Nesterenko após cinco anos na SpaceX como Engenheiro Sênior de Efeitos de Radiação, onde desenvolveu eletrônicos para o Falcon 9 e Falcon Heavy, e como pesquisador na Califórnia antes disso.

“Eu fiz três graduações em matemática, física e química em Berkeley não porque eu queria me especializar, mas porque eu queria dominar os fundamentos. Isso torna tudo mais fácil de aprender.”

A equipe da empresa é composta por engenheiros da SpaceX, Apple (AAPL ), NASA, Johns Hopkins APL e MIT. Também contratou construtores de Automação de Design Eletrônico (EDA) de empresas de automação de PCB como Cadence e Synopsys.

A empresa arrecadou US$ 10 milhões em sua Série A em 2023, e mais US$ 25 milhões em 2025, um ano após o lançamento da Beta aberta de seu software. A empresa lançou sua Camada Gratuita em agosto de 2025, onde o custo da solução é baseado em uso, afastando-se do modelo de assinatura de software frequentemente caro que domina a indústria.

“Quando você envia uma placa para o Quilter, o número de pinos não roteados no momento do upload é a contagem de pinos do seu design. Você paga apenas pelo que o Quilter precisa compilar, nada mais. Se você pré-rotear parte da placa antes de enviá‑la (redes RF, fan‑outs, seções de alta tensão), esses pinos roteados não contam. O Quilter roteia ao redor do seu trabalho existente e cobra apenas pelos pinos que precisa processar.”

O Quilter também não oferece formatos proprietários nem bloqueio, facilitando a integração de projetistas de PCB e a integração em fluxos de trabalho e ferramentas de fabricação existentes.

Fonte: Quilter AI

Trazendo a Física para a IA

Em geral, a IA tem sido usada principalmente até agora para geração de texto e imagem, incluindo código de computador. Mas frequentemente tem dificuldades com a física do mundo real, razão pela qual um novo foco no desenvolvimento de IA tem sido IA física, especialmente para aplicações robóticas (siga o link para nosso relatório completo sobre este tópico).

Quilter adotou uma abordagem que mistura aprendizado por reforço, aprendizado de máquina e redes neurais para que sua IA compreenda melhor como a física real cria restrições no design de PCB.

Fonte: Quilter AI

Como resultado, a IA do Quilter não é projetada imitando placas existentes, sem “entender” por que foram feitas dessa forma e aprendendo com humanos. Essa abordagem, semelhante ao modo básico de funcionamento da maioria dos LLMs, frequentemente resultaria em um problema sério quando múltiplas restrições estão em jogo.

“Quilter gera layouts completos usando IA treinada em física do mundo real e restrições de fabricação, não em exemplos humanos. Isso permite que engenheiros explorem espaços de design fechados pela intuição humana, revelando soluções que permaneceriam desconhecidas sem a computação baseada em física primeiro.”

Em vez disso, a IA precisa entender a física da corrente elétrica, do eletromagnetismo e do espaço físico que os componentes ocupam, e projetar a PCB de acordo.

Cada agente subcomponente da Quilter AI posiciona componentes, roteia trilhas, avalia a física e aprende quais escolhas produzem melhores resultados. Milhões de iterações refinam estratégias de posicionamento e roteamento, equilibrando restrições sem viés humano, produzindo métodos de roteamento e estratégias de posicionamento não convencionais.

“Não estamos tentando igualar os humanos. Estamos tentando superá‑los evitando totalmente suas restrições.”

Isso significa que dezenas de layouts são gerados simultaneamente, cada um classificado por fabricabilidade e cobertura de restrições. As equipes de design podem explorar com esta ferramenta 100× mais variantes de design sem atraso ou comprometimento. Os usuários também podem testar rapidamente quão pequena ou densa uma placa pode ser realisticamente ao enviar múltiplas variações em paralelo.

“Quilter está criando o primeiro motor de design de PCB autônomo. Não é um autorouter, um co‑piloto ou um LLM. É um sistema de IA baseado em física que aprende da própria lei natural, não de atalhos humanos.”

Capacitando a Decisão Humana

Quilter AI pode concluir designs de placas simples em apenas 15 minutos. Mas para designs mais complexos com milhares de pinos, o sistema funcionará durante a noite.

Para cada submissão, o Quilter explora múltiplos candidatos de posicionamento e roteamento em diferentes empilhamentos em paralelo, oferecendo aos engenheiros uma variedade de opções para avaliar. Eles podem então baixar os resultados em sua ferramenta ECAD nativa, revisar e refinar, e reenviar se necessário.

Quilter opera sua plataforma comercial “app.quilter.ai“, na região US West da AWS, com planos de expandir para US East e eventualmente Europa. Isso oferece à empresa uma maneira poderosa e simples de escalar suas operações ao contar com a capacidade de computação em nuvem da Amazon (AMZN ). Também é possível executar um ambiente AWS auto‑hospedado para que dados sensíveis nunca deixem a infraestrutura da empresa.

O fato de o Quilter não treinar com os dados de seus clientes ou de quaisquer outras placas existentes também é um diferencial em um setor onde a proteção de propriedade intelectual é extremamente importante, como aeroespacial ou defesa.

O fluxo de trabalho transforma engenheiros de desenhistas manuais de trilhas em orquestradores que podem executar múltiplas variantes de placa em paralelo, convertendo um ciclo de design trimestral em um loop semanal de experimentos e aprendizado.

“Um mundo com Quilter é um mundo onde as placas são tão abundantes e iterativas quanto as compilações de software, impulsionando um novo paradigma que chamamos de Desenvolvimento Rico em Hardware™. Quilter dá aos principais projetistas de PCB o superpoder de transformar semanas em dias. É uma mudança de paradigma completa. Quando você itera mais rápido, pode superar seus concorrentes em inovação.”

O processo oferece vantagens para todos os profissionais envolvidos com PCBs, com entregas mais rápidas, novos designs e fácil integração com as ferramentas CAD existentes.

Fonte: Quilter AI

Recentemente, o Quilter realizou seu projeto mais ambicioso até agora, Projeto Speedrun, projetando um computador Linux de 843 componentes (duas placas, 5.141 pinos, DDR4 de alta velocidade, eMMC, PCIe, CSI/DSI, GigE). Normalmente levaria 400–450 horas de layout manual para alcançar esse resultado. O Quilter reduziu isso para 38,5 horas de trabalho humano, com o restante feito autonomamente.

“O Quilter cuidou do trabalho de design repetitivo enquanto o engenheiro permanecia no controle. A automação lidou com o posicionamento, roteamento e verificações físicas, liberando‑lo para focar na preparação de firmware, documentação e refinamento de restrições.”

Investindo em IA Física

NVIDIA

Desde sua origem como fabricante de hardware GPU para videogames e outras tarefas de renderização gráfica, a NVIDIA (NVDA ) evoluiu para uma enorme empresa de hardware de IA, conferindo à sua ação a maior capitalização de mercado do mundo.

A NVIDIA percebeu o potencial da IA cedo, muito antes de qualquer pessoa, fora de pesquisadores especializados, se importar com redes neurais. Isso foi, na época, um movimento arriscado para um setor ainda não comprovado, quase inexistente, ou como Jensen Huang disse:

“Estamos investindo em mercados de zero bilhões de dólares.”

Em 2016 e 2017, a NVIDIA lançou as arquiteturas Pascal e Volta, respectivamente, o primeiro acelerador de IA baseado em GPU, enquanto a Volta introduziu os Tensor Cores, que aceleraram tarefas de deep learning em até 12 vezes até 2024.

Os investidores têm estado um tanto preocupados que a NVIDIA possa em breve ficar sem novos mercados para justificar seus múltiplos de avaliação elevados. No CES 2026 (Consumer Electronics Show), a NVIDIA anunciou um novo foco em IA física.

Para isso, a NVIDIA lançou o Cosmos (ATOM ), uma plataforma para acelerar o desenvolvimento de IA física para veículos autônomos (AVs), robôs e agentes de IA de análise de vídeo; Isaac GR00T N1.6, um modelo de visão‑linguagem‑ação construído especificamente para robôs humanoides; e OSMO, um software “orquestrador”, criado especificamente para IA física.

A implantação física de IA em robôs, carros autônomos e outros sistemas autônomos fornecerá à NVIDIA muitos novos mercados para vender seu hardware. E parece que a IA também será um facilitador no design de hardware físico, aumentando ainda mais o potencial da crescente demanda por capacidade de computação de IA.

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