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ConScience AB, con sede en Gotemburgo, junto con sus socios, ha recibido dos subvenciones por un total de 10 millones de coronas para el desarrollo de tecnología avanzada de imágenes nanofluídicas y computación neuromórfica.
En el primer proyecto, ConScience desarrollará la tecnología de microscopía de dispersión de nanofluidos (NSM) junto con Envue Technologies AB, empresa derivada de Chalmers. ConScience es responsable del diseño y fabricación de chips nanofluídicos. Por lo tanto, en este proyecto, ConScience diseñará y construirá el dispositivo nanofluídico de una sola molécula que permite el método de detección de NSM. El desarrollo de este prototipo de sistema se validará y demostrará junto con los usuarios en un entorno relevante para la industria.
Anteriormente, ConScience estuvo profundamente involucrado en aplicaciones de microfluidos y nanofluidos, ofreciendo moldes y sistemas de microfluidos personalizados para la investigación biológica y la ciencia fundamental de los polímeros. Nuestros sistemas de microfluidos se han desarrollado en estrecha colaboración con nuestros clientes con el objetivo de maximizar la comodidad y flexibilidad para los experimentos de nanofluidos.
El sistema consta de chips nanofluídicos enmarcados, soportes para chips y una unidad de impresión que se puede montar fácilmente. Nuestros chips de nanofluidos están hechos a medida y normalmente consisten en vidrio, sílice fundida y materiales compuestos de vidrio y silicio con un alto grado de biocompatibilidad y alta resistencia a condiciones ambientales adversas (por ejemplo, productos químicos agresivos y/o altas temperaturas).
Este nuevo proyecto, dirigido por la startup Envue Technologies, con sede en Chalmers, está desarrollando tecnología que utiliza chips nanofluídicos como pequeños sensores ópticos combinados con iluminación de luz avanzada y análisis de datos para detectar y medir biomoléculas individuales en solución. La innovación patentada de Envue estima de forma única la masa y el tamaño de una biomolécula (dos parámetros clave en las ciencias de la vida) sin la necesidad de procesos de modificación de etiquetas o química de superficie avanzada. La tecnología tiene el potencial de revolucionar el mercado de la bioanálisis al permitir una medición rápida de biomoléculas como proteínas, ADN, ARN y exosomas con mayor confiabilidad y eficacia que las alternativas existentes.
La otra nueva subvención se centra en la computación neuromórfica, concretamente en la creación de neuronas artificiales para micro y nanoelectrónica. Estas neuronas, a diferencia de los transistores tradicionales, imitan la forma en que funciona el cerebro, abriendo la posibilidad de arquitecturas informáticas alternativas e inteligencia artificial que resuelvan problemas como el del cerebro humano.
El proyecto es una colaboración entre KTH y ConScience AB y es pionero en el desarrollo de sistemas informáticos neuromórficos fotónicos en una plataforma de niobato de litio sobre aislante (LNOI), superando las limitaciones de las tecnologías estándar basadas en silicio. El proyecto se basa en la idea «Más que Moore» y busca superar las limitaciones de los enfoques tradicionales de von Neumann mediante métodos integrados de computación fotónica, estocástica y neuromórfica. Este enfoque promete un consumo de energía superior y un mayor rendimiento del ancho de banda, lo que es particularmente beneficioso para las aplicaciones de aprendizaje automático debido a sus arquitecturas altamente paralelas y su eficiencia en las operaciones de multiplicación de matrices, que representan la mayor parte del consumo de energía en los sistemas de IA actuales. Las plataformas SOI, a pesar de su probada utilidad en el desarrollo de transceptores, son energéticamente ineficientes cuando se utilizan para el procesamiento de datos ópticos analógicos. La energía necesaria para ajustar pesos en circuitos integrados fotónicos (PIC) es un importante cuello de botella que obstaculiza la miniaturización de los sistemas ópticos. LNOI es una alternativa convincente que ofrece propagación de bajas pérdidas, conmutación electrostática de baja potencia y la posibilidad de una integración densa con detectores y fuentes integrados de forma híbrida en una plataforma de chip único.
Fuente: https://www.con-science.se/
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