¿Qué tienen en común el coche eléctrico y los sistemas de satélites aeroespaciales? La complejidad crear sus componentes electrónicos magnéticos de forma eficiente y precisa es una de las complejidades que comparten ambas industrias, entre muchas otras. Y la startup española Frenetic se ha dispuesto a doblegarla para automatizar lo que hasta ahora era un arduo proceso de diseño y fabricación.
Esta startup electrónica, fundada en 2015, ha desarrollado una inteligencia artificial que, no solo es capaz de aprender de cada elemento magnético industrial o transformador eléctrico que crea, sino que fábrica y modela estas piezas en unas dos semanas, mientras con un proceso tradicional se puede tardar hasta un año de media, explica a D+I Chema Molina, CEO y fundador de Frenetic.
¿Qué es un componente magnético industrial? “Son elementos electrónicos difíciles de modelar matemáticamente porque tienen unos efectos físicos muy complicados”. Por ejemplo, detalla, en un aparato eléctrico, el transformador que se encarga de aportar seguridad en su uso y de ajustar los niveles eléctricos es uno de estos componentes magnéticos.
Esta inteligencia artificial es capaz de modelar “con una precisión muy alta y superior a los modelos actuales”. Con esta tecnología diseñan estos componentes “a una velocidad 100.000 veces más rápida que la actual”, al ayudar al ingeniero a “automatizar el diseño de este componente de las fuentes de alimentación”.
Los sectores de la automoción y el aeroespacial se han convertido en sus principales nichos de mercado porque este componente magnético es esencial para el funcionamiento de la alimentación del coche eléctrico o de un sistema espacial, en el que todos los dispositivos consumen energía eléctrica.
Automatizar diseño y fabricación
En definitiva, se trata de elementos “grandes, pesados y complicados” que “casi siempre se personalizan, por lo que se fabrican desde cero, ya sea para un satélite aeroespacial o para el cargador de un coche eléctrico”. Este proceso se agiliza con la automatización que permite el software de esta firma española.
Así, desde hace tres años fabrican los componentes magnéticos para Apollo Fusion, la startup de Silicon Valley que construye el sistema de propulsión para la constelación de satélites Leo. Así, el 40% de sus clientes son del sector aeroespacial, entre ellos Airbus, por ejemplo.
En el sector de la automoción, y todo lo relacionado con la movilidad eléctrica, trabajan con los estadounidenses Kostal, ABB o Siemens. Para el sector de los semiconductores trabajan con “las cuatro grandes compañías” para hacer cargadores para la movilidad eléctrica. Asimismo, entre su cartera de clientes en España también se encuentra Indra o Fagor, entre otros.
Para satisfacer a estos clientes, Frenetic ‘alimenta’ su inteligencia artificial a diario y monta al día 100 componentes magnéticos para seguir entrenándola constantemente. “Hay que meter datos reales en el software de la IA todos los días para siga aprendiendo de los resultados”.
Frenetic, además, “conecta directamente con las fábricas para adecuar la tecnología para poder desarrollar el componente en concreto”. Lo que se emplea hoy en día en las plantas “funciona pero no es escalable”, añade el CEO de esta startup.
Así, desde la firma española diseñan el transformador que el cliente necesita, así como fabrican una línea corta, es decir, las primeras unidades, en su planta. “Para sectores médico y militar solemos cubrir el cien por cien de la fabricación porque son unas 1.000 unidades al año, pero en otros clientes que demandan tiradas masivas de un millón año, solo hacemos el diseño y unas primeras unidades”.
Competencia en el mercado
La competencia real de esta startup son las empresas “clásicas” que fabrican estos componentes. Sin embargo, “el crecimiento exponencial del uso de estos transformadores ha provocado que se incremente la demanda, pero también la complejidad”, por lo que es necesaria una tecnología para mejorar estos procesos de fabricación.
Además, entre sus competidores también estaría el fabricante de softwares para diseñar estos componentes. “Pero no te garantizan un soporte, por lo que en el caso de que se fabrique un magnético que no funcione no se cuenta con un feedback de resultados para entender lo que ha pasado. No es un software capaz de aprender”.
En el caso de la IA de Frenetic, al contar con “autoaprendizaje”, si se diseña un componente que no funcione, se va a analizar y va a aprender para saber qué ha fallado y la siguiente vez que el cliente se lo demande funcionará, asegura Molina.