Trace.space обеспечивает семенное финансирование для повышения дизайна продукта, управляемого ИИ,

В мире современной продуктовой инженерии создание сверхточных цифровых симуляций имеет большое значение. Это позволяет инженерам быстро создавать прототипы и понимать, как материалы будут вести себя в реальном мире. Обычно такие задачи решают крупные компании, как IBM и Dassault, с их устаревшим программным обеспечением. Но теперь стартапы выходят на новый уровень, используя генеративный AI, чтобы встряхнуть отрасль.

Возьмем, к примеру, Trace.Space — новый игрок из Риги, Латвия. Эта платформа на базе AI помогает инженерам разрабатывать промышленные продукты. В условиях, когда западное производство испытывает давление со стороны быстрых азиатских конкурентов, идет гонка за созданием таких платформ для ускорения разработки продуктов. Новые игроки, такие как Luminary и Dessia Technologies, тоже вступили в борьбу, используя AI для автоматизации инженерных процессов.

Trace.Space сосредотачивается на разработке электрических и автономных транспортных средств, спутников, роботов, полупроводников и медицинских устройств. В то время как традиционные решения часто используют локальные установки, Trace.Space выбирает современный подход с облачными вычислениями. Платформа также удобна для совместной работы производителей и поставщиков над общими требованиями к продуктам, что сокращает время реакции.

Янис Вавере, сооснователь и генеральный директор Trace.Space, рассказал TechCrunch: «Каждая компания, создающая сложные регулируемые продукты в автомобильной, медицинской, аэрокосмической и других отраслях, сталкивается с проблемой: эти продукты становятся все сложнее для проектирования. Старые инструменты и процессы уже не справляются. Инструменты IBM, разработанные еще в конце 80-х, все еще используются. Это настольные клиенты, которые нужно устанавливать на каждый компьютер.»

После работы над Jama Software, более новой платформой для проектирования, Вавере увидел потребность в чем-то более совершенном: «Сейчас идеальное время для сочетания современных программных архитектур и интерфейсов с AI и их применения в этих отраслях. Компании сейчас жаждут чего-то лучшего.»

И Trace.Space не просто использует ярлык AI, пояснил Вавере: «Мы используем модели AI, такие как Llama, некоторые детерминированные библиотеки AI, а также элементы LLM от OpenAI.»

До Trace.Space Вавере был лидером по продажам в Jama Software и два года руководил продажами в Lokalise, компании по управлению переводами. Его сооснователь Микус Крамс работал в операционной деятельности в Lokalise и стартапе по разработке программного обеспечения Chili Piper. Третий сооснователь, Карлис Бродерс, имел опыт внедрения Jama и Polarion в крупных проектах.

Trace.Space только что привлек $4 миллиона в посевном раунде финансирования, который возглавил Cherry Ventures. К ним присоединился рижский Outlast Fund, а также ранние инвесторы Nebular, Fiedler и Change Ventures.