Os caças modernos contêm centenas ou até milhares de sensores. Alguns desses sensores coletam dados a cada segundo, outros a cada nanossegundo. Para as equipes de engenharia que constroem e testam esses jatos, todos esses pontos de dados são extremamente valiosos — se conseguirem entendê-los.
A Nominal é uma plataforma de software avançada desenvolvida para engenheiros que constroem sistemas complexos, desde caças a reatores nucleares, satélites, foguetes e robôs. O principal produto da Nominal, o Nominal Core, ajuda equipes a organizar, visualizar e compartilhar dados de testes e operações com segurança. O outro produto da empresa, o Nominal Connect, ajuda engenheiros a criar aplicativos personalizados para automatizar e sincronizar seus sistemas de hardware.
“É um problema muito desafiador do ponto de vista técnico reunir os tipos de dados que nossos clientes estão gerando em um único lugar onde as pessoas possam colaborar e obter insights”, afirma Jason Hoch, cofundador da Nominal, turma de 2013. “É difícil porque você lida com muitas fontes de dados diferentes e precisa ser capaz de correlacionar essas fontes e aplicar fórmulas matemáticas. Fazemos isso automaticamente.” Hoch fundou a Nominal com Cameron McCord e Bryce Strauss, depois que os fundadores precisaram trabalhar com ferramentas de dados genéricas ou desenvolver suas próprias soluções em empresas como Lockheed Martin e Anduril.
Hoje, a Nominal trabalha com organizações nos setores aeroespacial, de defesa, robótica, manufatura e energia para acelerar o desenvolvimento de produtos essenciais para aplicações na segurança nacional dos EUA e em outros setores. “Criamos a Nominal para aproveitar as melhores inovações em tecnologia de software e dados e adaptá-las aos fluxos de trabalho pelos quais os engenheiros passam ao construir e testar sistemas de hardware”, afirma McCord. “Queremos ser a espinha dorsal de dados e software em todos esses tipos de organizações.”
Acelerando o desenvolvimento de hardware
Hoch e McCord se conheceram durante a primeira semana no MIT e ingressaram na mesma fraternidade como estudantes de graduação. Hoch se formou em matemática e ciência da computação e engenharia, e McCord participou do Corpo de Treinamento de Oficiais da Reserva da Marinha (NROTC) enquanto se formava em física e ciência e engenharia nuclear. “O MIT me permitiu desenvolver minhas habilidades técnicas, mas eu também estava interessado nas implicações mais amplas da tecnologia e da segurança nacional”, diz McCord. “Foi um equilíbrio interessante, onde eu aprendia as habilidades mais básicas de engenharia, mas sempre com uma abertura maior para entender como a tecnologia que eu estava aprendendo impactaria o mundo.”
Após o MIT, McCord passou oito anos na Marinha antes de trabalhar na empresa de tecnologia de defesa Anduril, onde foi encarregado de desenvolver sistemas de software para testar diferentes produtos. Hoch também trabalhou na empresa de software voltada para inteligência e defesa Palantir. McCord conheceu Strauss, que havia trabalhado como engenheiro na Lockheed Martin enquanto ambos estudavam na Harvard Business School. Os futuros cofundadores perceberam que ambos haviam enfrentado dificuldades com software durante projetos complexos de desenvolvimento de hardware e se propuseram a desenvolver as ferramentas que desejavam ter tido.
No coração da plataforma da Nominal está um banco de dados unificado que pode conectar e organizar centenas de fontes de dados em tempo real. O sistema da Nominal permite que engenheiros pesquisem ou visualizem essas informações, ajudando-os a identificar tendências, identificar eventos críticos e investigar anomalias — o que a equipe da Nominal descreve como aprender as regras que regem sistemas complexos. “Estamos tentando fornecer respostas aos engenheiros para que eles entendam o que está acontecendo e possam manter os projetos em andamento”, diz Strauss. “Testar e validar esses sistemas são gargalos fundamentais para o progresso do hardware. Nossa plataforma ajuda os engenheiros a responder perguntas como: ‘Quando fizemos uma curva de 30 graus a 16.000 pés, o que aconteceu com a temperatura do motor e como isso se compara ao que aconteceu ontem?’”
Ao automatizar tarefas como a junção e a visualização de dados, a plataforma da Nominal ajuda a acelerar os processos de análise e desenvolvimento pós-teste para sistemas complexos. E como a plataforma é hospedada na nuvem, os engenheiros podem compartilhar facilmente visualizações e outros ativos dinâmicos com os membros de sua equipe, em vez de criar relatórios estáticos, permitindo que mais pessoas em uma organização interajam diretamente com os dados.
De satélites a drones, de robôs a foguetes
A Nominal anunciou recentemente uma rodada de financiamento Série B de US$ 75 milhões, liderada pela Sequoia Capital, para acelerar seu crescimento. “Usaremos os fundos para acelerar os roteiros de produtos para nossos produtos existentes, lançar novos produtos em toda a pilha de testes de hardware e mais que dobrar nossa equipe”, diz McCord. Hoje, clientes do setor aeroespacial usam a plataforma da Nominal para monitorar seus ativos em órbita. Fabricantes usam a Nominal para garantir que seus componentes funcionem conforme o esperado antes de serem integrados a sistemas maiores. Empresas de fusão nuclear usam a Nominal para entender quando suas peças podem falhar devido ao calor.
“Os produtos que construímos são transferíveis”, diz Hoch. “Não importa se você está construindo um reator de fusão nuclear ou um satélite, essas equipes podem se beneficiar da cadeia de ferramentas Nominal.” Em última análise, os fundadores acreditam que a plataforma ajuda a criar produtos melhores ao permitir um processo de design iterativo e orientado por dados, mais comumente visto no setor de desenvolvimento de software. “O conceito de integração e desenvolvimento contínuos em software revolucionou a indústria há 20 anos. Antes disso, era comum desenvolver software em lotes grandes e lentos – desenvolvendo por meses, depois testando e lançando tudo de uma vez”, explica Strauss. “Estamos trazendo testes contínuos para hardware. Trata-se de criar constantemente esse ciclo de feedback para melhorar o desempenho. É um novo paradigma para a construção de hardware. Vimos empresas como a SpaceX fazerem isso bem para se moverem mais rápido e superarem a concorrência. Agora, essa abordagem está disponível para todos.”
