Emmi AI — австрийская компания в области глубиных технологий, которая разрабатывает технологии симуляции физики на базе искусственного интеллекта для ускорения инженерных процессов в таких областях, как гидродинамика, мультифизика и механика твёрдых тел.

Для компании, занимающейся такой работой, важно не меньше, чем сама технология. И он переворачивает удалённую работу с ног на голову своим гибридным, сначала дистанционным подходом. Каждый месяц они перевозят всех в Линц, Австрия, на неделю.

Я поговорил с Миксом Микельсонсом, операционным директором, чтобы узнать всё об этом.

Команда, ориентированная на исследования, с практическими результатами

Сегодня в Emmi AI работает около 30 человек, а исследовательская деятельность составляет основу организации. Примерно две трети команды имеют академический или научный опыт.

«Мы очень ориентированы на исследования и науку», — говорит Микельсонс. «Около 20 наших людей из академической среды.»

Около 40 процентов команды базируются в разных регионах, таких как Австрия, Лондон и другие части Европы.

Борьба за таланты без вынуждения переезда

Раз в месяц, в течение целой недели — всегда в первую неделю месяца, Emmi AI собирает всех в одном месте и покрывает все расходы на поездку и проживание. Микельсонс утверждает:

«Мы предпочли бы тратить дополнительные €1,000 на человека в месяц на объединение людей, чем вкладываться в самый шикарный офис или конкурировать на самых агрессивных рынках найма.

Это позволяет нам привлекать таланты, которые могут не захотеть переезжать.

«Мы всё ещё распределяемся по всей Европе, но эта модель хорошо работает здесь. В США это было бы сложнее, но в Европе это вполне реально.»

Для тех, кто решает, остаться в США или вернуться в Европу, эта модель очень убедительна. Например, компания наняла человека, родом из Испании, который работал в США, в Пенсильванском университете.

Конкуренция по культуре, а не по вознаграждению

С самого начала Emmi Ai решила, что как компания по масштабированию в одном месте ей нужно выделяться.

«Особенно для компаний, ориентированных на исследования, культура очень важна. Мы хотели крепкой химии и сближения с самого начала, поэтому вложились в то, чтобы быть вместе.»

«Сейчас мы не самая высокая зарплата в исследованиях ИИ. Некоторые люди получают очень высокие предложения по компенсации, и мы не конкурируем по этому поводу», — признаёт Микельсонс.

В результате люди рекомендуют компанию своим сетам.

«Вместо этого мы предлагаем способ работы и культуру, которую ценят люди. Именно так нам удалось привлечь таланты из таких мест, как Оксфорд и Кембридж.»

Внутренняя техника командой всех звёзд

Emmi AI полностью разработала свою технологию внутри компании, а основная архитектура была создана в Австрии соучредителем и главным научным сотрудником Йоханнесом Брандштеттером и его исследовательской командой. Ранее Брандштеттер работал над Microsoft Aurora, широко признанной первой в мире базовой моделью прогнозирования погоды.

После распада той самой команды исследователи основали собственные компании. Брандштеттер решил вернуться из Амстердама в Австрию, чтобы создать Emmi AI. «У нас есть собственный технологический стек», — говорит Микс Микельсонс, операционный директор Emmi AI.

«Архитектура была построена Йоханнесом вместе с его командой в Австрии.»

Deeptech для решения реальных проблем

«Йоханнес — чистый исследователь», — объясняет Микельсонс.

В отличие от многих основателей стартапов, Брандстеттер имеет чисто академическое образование, не имеет предварительного опыта в бизнесе или операционной деятельности. Команда руководства Emmi AI специально структурирована так, чтобы сбалансировать эти сильные стороны.

«Вместе с Арно Холлоси, нашим техническим директором, и мной, сосредоточенным на операциях и масштабировании, мы объединяем глубокие исследования с реальным развертыванием.. Как мы всегда говорим, мы применяем новаторские исследования к реальных проблемам и сосредотачиваемся на бизнес-потребностях», — добавляет Микельсонс. «Такое сочетание всё ещё относительно редко.»

Как Emmi AI переосмысливает способы проектирования и тестирования физических систем

Проще говоря, Emmi AI использует ИИ для выполнения сложных физических симуляций — таких как поток жидкостей, теплопередача, механика конструкций и другие инженерные задачи — на порядки быстрее, чем традиционные методы.

По словам Микельсонса.

«Люди иногда спрашивают: ‘Что такое симуляция и что она делает в инженерии?’» Я всегда рассказываю историю, что сто лет назад люди тестировали дизайны, просто врезаясь ими в стену. Затем появились аэродинамические трубы, где можно было проверить, как конструкция ведёт себя под давлением воздуха.

Позже появилась числовая симуляцияation — уравнения и формулы, которые рассчитывают, как конкретный дизайн будет вести себя в реальном мире.»

Однако этот процесс очень дорогостоящий и вычислителен и может занять дни или недели.

«С помощью ИИ мы теперь можем сделать это за секунды или минуты. Это полностью меняет подход к проектированию и работе в инженерии», — поделился он.

Промышленные сценарии использования: где симуляция встречается с реальностью

Компания работает в таких секторах, как автомобильная и энергетика.

«Например, у нас есть клиенты, производящие силовые трансформаторы: те большие машины, которые вы видите рядом с городами, которые преобразуют высокое напряжение в низкое.

Они наполнены металлом и маслом, и включают очень сложные действия, такие как временные симуляции.»

Крупные сетевые активы, такие как энергетические трансформаторы, рассчитаны на десятилетия, но при этом они медленно заменяются. Эта реальность формирует то, как сегодня работают электросети. «Если вы закажете одну из этих машин сегодня — скажем, из Бразилии или другой страны — вы можете получить её через пять лет», — говорит Микельсонс.

Поскольку сроки замены затянулись годами, операторы сетей имеют мало возможностей для ошибок. Поэтому активы управляются осторожно, часто значительно ниже теоретических пределов, чтобы минимизировать риск провала.

«Из-за этого операторы сетей очень консервативно управляют этими системами.»

Симуляция на базе ИИ предлагает способ изменить эту динамику. Моделируя поведение оборудования в разных условиях, операторы могут получить гораздо более точное понимание производительности и рисков.

«Мы можем создать модели, имитирующие операционное поведение», — говорит Микельсонс.

«Это позволяет операторам предугадывать трудности и активно контролировать, как эти системы работают на практике.» Вместо того чтобы полагаться исключительно на консервативные предположения, операторы сети могут использовать симуляцию для принятия обоснованных решений в реальном времени — разблокировки.»

Дать команде возможность самостоятельно организоваться

Что касается усыновления сотрудников, Микельсонс утверждает, что всё сводится к чётким правилам и планированию заранее.

«С самого начала собеседования люди прекрасно знают, как это работает. Это всегда первая неделя месяца. Это всегда одно и то же место.

Расходы покрываются. Людям это действительно нравится. Кто-то летит на ночном поезде, кто-то прилетает лететь. Организационные расходы на самом деле не такие уж большие.»

С точки зрения логистики, офис компании в Линце вмещает около 25 человек, может быть, 30 за раз, и по замыслу это хот-деск.

Компания не рассчитывает на сотни человек, «но, возможно, 50 к концу года».

Emmi AI также организует занятия вне работы, такие как ужины, боулдеринг и пребывание на природе.

«Мы стараемся сделать это особенным, не изматывая людей», — поделился Микельсон.

Один из секретов в том, что команда всё больше самоорганизуется. В начале руководство всё структурировало. Теперь люди предлагают занятия, завтраки и эксперименты. Они пробуют разные вещи, смотрят, что работает, и корректируют его.

Для тех, кто задумывается о чем-то подобном, Микельсонс советует, что ключевым является ясность. Вам нужно чётко определить, какую идентичность вы хотите построить:

«Если ты полностью удалённый, установи чёткие правила для этого. Если встречаетесь раз в год, планируйте всё вокруг этого. Бюджет, коммуникационные процессы, структура собраний — всё вытекает из этого решения.»

В конечном итоге Emmi AI считает, что лучшие компании инвестируют не только в следующий раунд фандрайзинга или в следующего клиента. Они вкладываются в то, как сотрудничают и как работают вместе.