Seraph將於2024年3月24日至30日間，帶領20多位矽谷頂尖投資家(均為Seraph基金投資者)及創業家，拜訪台灣產業及企業。Motivo.ai的執行長 Bharath Rangarajan 也會同行來台，探討台灣企業與矽谷核心資源及公司之合作商機。
Motivo 團隊結合了數十年在IC 設計、計算成像和製造技術以及人工智慧方面的專業知識，創建了可縮短設計上市時間並加速新晶片產量提升的解決方案。
Motivo 技術結合了AI、機器學習和計算物理學。不僅適用於半導體行業，也適用於基因科技研發等其他行業。其優勢在於:
1.大幅提昇良率，為客戶節省鉅額成本。
2.大幅節省設計時間: 可以將半導體設計流程從幾年縮短到幾週。
3.節省成本：透過自動化重複性任務並提高營運效率，Motivo.ai 可以幫助企業降低與客戶支援和參與相關的營運成本。
4.智慧設計工具： AI可以用於設計自動化工具，加速設計流程。例如，能夠利用機器學習優化電路和佈局設計，提高晶片性能，同時減少人工參與的需要。這樣的工具可以更快速地生成和評估不同的設計方案。
5.模擬和測試： 使用AI進行高度準確的模擬和測試，可以幫助預測設計的性能、可靠性和功耗。這有助於減少在實際製造前的錯誤，節省重新設計的成本和時間。
6.優化能源效率： AI在設計過程中可以優化電路，以提高能源效率。這不僅有助於節省電力，還可以減少散熱問題，提高晶片的穩定性和可靠性。
7.協同設計： AI能夠協助不同團隊間的合作，促進協同設計。這有助於加速設計流程，使得各專業領域的專家能夠更好地協同工作。
8.模型優化：利用機器學習算法，可以優化現有的晶片模型，以提高性能和效能。透過大量的訓練數據，模型可以學習如何調整晶片的配置，以滿足特定的性能要求。使用強化學習來優化晶片設計的參數，例如電源供應、時脈頻率等。通過設定環境、定義獎勵機制，系統可以自主學習最佳的設計參數，以實現更好的性能和能源效率。智能監控和調整：
9.引入智慧監控系統，用感測器和監控設備即時監測晶片性能。並基於監控結果，使用強化學習算法調整晶片運行參數，以最大程度地優化性能和能源效率。
10.演算法優化：利用機器學習改進晶片設計相關的演算法，例如布線算法、時脈分配算法等。通過學習從先前的設計中獲得的知識，演算法可以更好地應對複雜的晶片設計問題。
