Research · Engineering · AI

Ricerca &
Sviluppo.

Una ricerca continua su modelli intelligenti, sistemi di analisi e automazione applicati a settori complessi.

La tecnologia
non è una funzione.
È il metodo.

Ogni prodotto è un laboratorio operativo. Documenti, dati economici, flussi logistici e informazione pubblica diventano il terreno su cui progettare sistemi capaci di comprendere il contesto.

Studiamo AI verticali verificabili, integrazione fra modelli linguistici e dati strutturati e trasformazione di procedure complesse in software affidabile.

01 / VERTICAL AI

Modelli che conoscono il dominio

AI adattata al linguaggio, ai documenti e ai vincoli dei settori reali.

02 / DATA ENGINEERING

Dati strutturati e non strutturati

Pipeline che connettono database, documenti, eventi e fonti esterne.

03 / HUMAN-CENTERED AI

Automazione sotto controllo

Fonti visibili e presenza umana nel processo decisionale.

04 / PRODUCT SYSTEMS

Dal modello al prodotto

Inferenza, osservabilità, sicurezza e interfacce per l'AI sul campo.

PROJECT MNEMOS
Memory Narrative Encoding & Modulation Observational System

Integrazione mnestica
e riallineamento
comportamentale.

MNEMOS esplora se un ricordo autobiografico riattivato possa essere ricontestualizzato mediante l'integrazione controllata di nuove informazioni, attenuando risposte comportamentali disfunzionali senza cancellare la traccia originaria.

Non ipotizziamo una “riscrittura” deterministica. Il modello riguarda la plasticità retrieval-dipendente: il richiamo potrebbe rendere temporaneamente labile una rappresentazione mnestica, aprendo una finestra di riconsolidamento. Nell'essere umano l'effetto resta eterogeneo e non sempre replicabile.

01 / REACTIVATION

Riattivazione parametrica

Cue contestuali selettivi, con controllo di intensità, specificità e prediction error.

02 / INTEGRATION

Aggiornamento semantico-affettivo

Informazione correttiva congruente e nuove associazioni durante la potenziale labilità.

03 / CONSOLIDATION

Ristabilizzazione e sonno

Ruolo di distanza temporale, sonno e ripetizione nella stabilizzazione.

04 / OUTCOMES

Trasferimento comportamentale

Misure separate di accuratezza, valenza affettiva, generalizzazione e comportamento.

The intelligence layer

L'AI come sistema nervoso sperimentale.

L'AI non “scrive” il ricordo: costruisce un gemello mnestico computazionale, una rappresentazione multimodale e probabilistica di episodi, cue, contesto, valenza e risposte osservabili.

Il suo compito è stimare quale informazione integrativa sia pertinente, quando presentarla e come distinguere un autentico aggiornamento da suggestione, oblio o semplice conformità comportamentale.

A / MEMORY GRAPH

Modellazione

Knowledge graph temporale di persone, luoghi, eventi, emozioni e contraddizioni, alimentato soltanto da dati confermati dalla persona.

B / ADAPTIVE ENGINE

Orchestrazione

Reinforcement learning vincolato per selezionare cue e contenuti entro limiti predefiniti, con supervisione umana obbligatoria.

C / CAUSAL INFERENCE

Valutazione

Modelli causali e longitudinali per separare integrazione mnestica, effetto placebo, esposizione, estinzione e regressione alla media.

Future interface · Closed-loop BCI

MNEMOS × interfacce neurali: una traiettoria, non una capacità attuale.

L'impianto N1 oggi studiato da Neuralink registra segnali dalla corteccia motoria per permettere a persone con paralisi di controllare dispositivi esterni. Non decodifica ricordi autobiografici, non opera sull'ippocampo e non inserisce memorie.

Una futura integrazione richiederebbe BCI bidirezionali e siti neurali differenti: lettura di biomarcatori di riattivazione e labilità; stima AI dello stato cognitivo; eventuale stimolazione closed-loop, temporalmente sincronizzata, per modulare consolidamento o richiamo. Risultati sperimentali mostrano che la sincronizzazione della stimolazione durante il sonno può influenzare il consolidamento, ma anche che una temporizzazione non precisa può degradarlo. Il livello invasivo resterebbe quindi clinico, sperimentale e subordinato a protocolli indipendenti.

Proposed translational pathway

Dalla teoria a un sistema verificabile.

  1. Modello computazionale.Separare aggiornamento, apprendimento competitivo, estinzione e reinterpretazione narrativa.
  2. Paradigmi sintetici.Validare cue e finestre temporali su memorie non autobiografiche, con preregistrazione e replica.
  3. MNEMOS non invasivo.Integrare diario multimodale, compiti cognitivi, segnali fisiologici e motore adattivo sempre trasparente.
  4. Closed-loop esterno.Studiare EEG e misure periferiche come feedback, senza attribuire loro capacità di lettura del contenuto mnestico.
  5. Ricerca BCI clinica.Solo con università, autorità regolatorie e comitati etici, valutare futuri sistemi neurali bidirezionali.

Dal laboratorio
ai prodotti.

Quattro linee di ricerca, quattro piattaforme autonome, un'unica infrastruttura tecnologica.

FINANCE INTELLIGENCE

MurphFin

Modellazione dei dati economico-finanziari.

LOGISTICS INTELLIGENCE

Trakka

Automazione dei flussi dell'autotrasporto.

COOPERATIVE TECHNOLOGY

CoopSuite

Infrastruttura verticale per cooperative.

INFORMATION INTELLIGENCE

Cryterio

Verifica dell'informazione in tempo reale.