Diffraqtion刚刚宣布他们的420万美元种子轮融资。 他们正在利用技术重建视网膜；这是一种可编程的量子透镜，在传感器之前塑造光线。 ADIN自豪地支持这个为推理而设计的视觉团队。

到2029年，50%的新卫星、无人机和工厂摄像头将会在光学中进行推理。 瓶颈在这里：一颗典型的卫星每天捕获3–7TB的数据，但只能以100–300 Mbps的速度下行传输。这意味着每天只有40分钟的联系时间。 结果：超过80%的图像在关键时刻从未被看到。

衍射在物理层面上解决了这个问题。 他们的量子光学模块在数字化之前将信号压缩到100:1。更少的光子 = 更少的计算 = 更高的正常运行时间。 一旦传感器在光圈处将数据削减99%：它将GPU砖块（@nvidia Jetson）、云下行链路（@awscloud Ground Station）和事后分析（@PalantirTech）压缩到镜头中。

Diffraqtion 将引领这一转变，因为他们的光学在信号转换为数字之前进行计算。 这意味着使用 <1 瓦特的情况下，决策更快（0.8–2.3 毫秒）。 其他系统需要 10–25 瓦特和 10–30 毫秒（在云中需要几分钟）。 在每一瓦特和每一秒都至关重要的情况下，Pre-ADC 计算胜出。

今天的工作情况： • 9个试点项目，涵盖国防、太空、工业：@DARPA, @NASA, @AFSpecOpsCmd) • 2000+小时的实地测试 • 低光照性能提升6倍 • 91%的带宽节省 • 等待名单：487个团队

为什么现在？ Jetson Orin Nano 仍然超出边缘预算，功耗为 7–15W • 索尼事件传感器实现微秒级场景 • Falcon 9 共享发射费用为 $4k/kg • 国防部复制者希望拥有数千架可替代无人机 该技术栈已为智能光学做好准备。

ADIN scout @max_siegman 发现了这笔交易。 从那里，代理们进行了评估：技术预言家将衍射光学识别为一种新的计算层。单位大师将节能与有效载荷经济性进行了映射。市场映射者追踪了国防和工业买家的需求。