Le startup italiane di AI e big data presentate al CES 2023

Le innovazioni italiane nel campo dell'intelligenza artificiale e dei big data presentate al CES di Las Vegas.

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a cura di Dario Orlandi

Abbiamo già raccontato l’iniziativa A taste of Italian Innovation, che si propone di portare al Ces 2023 di Las Vegas le proposte di 50 startup raccolte dalla Italian Trade Agency; queste sono le aziende e i prodotti nel settore dell’intelligenza artificiale e dei big data, uno dei comparti di maggiore prospettiva.

Aindo propone una soluzione per la produzione di dati sintetici. La piattaforma utilizza una tecnologia proprietaria in grado di automatizzare la catena di valore del dato.

Nata da un gruppo di ricercatori dell’Università di Bergamo, AISent sviluppa sistemi di intelligenza artificiale basati su algoritmi proprietari. Meti è in grado di determinare i rapporti causali tra grandi quantità di dati, producendo simulazioni, predizioni e analisi diagnostiche accurate.

Athlos ha realizzato il prototipo di un sistema di “Smart Waste Management”, che offre tracciabilità e ottimizzazione economica ed energetica della filiera di smaltimento dei rifiuti. L’infrastruttura integra sistemi IoT come uno “smart bin” che identifica il cittadino e monitora i rifiuti prodotti, e sistemi AI per l’ottimizzazione dei percorsi di raccolta.

Intelligenza generativa

Contents sviluppa soluzioni SaaS per creare e realizzare contenuti creativi tramite una piattaforma di Generative AI. I contenuti possono anche essere creati per la targettizzazione della pubblicità sul web.

Footure Lab raccoglie ed elabora dati relativi alle performance sportive, in particolare nel calcio. Compass è un sistema AI che processa dati e statistiche sportive restituendo diversi tipi di output, mentre Footure Desk è un gestionale pensato per organizzare l’attività sportiva.

Gemateg sviluppa DaTEG, un sistema di raffreddamento adattivo e rigenerativo per data center. È una soluzione plug & play che migliora le prestazioni e l’efficienza energetica dei server, sfruttando sensoristica IoT e algoritmi di AI per tenere sotto controllo le temperature di esercizio in modo intelligente.

Ital Innovation ha sviluppato un sistema AI che analizza dati provenienti da sensori IoT, ricavando previsioni e analisi sull’efficacia in ambito commerciale, ma anche diagnostiche e legate ai consumi energetici.

It’s Prodigy offre servizi di digital transformation: la piattaforma Data Prodigy permette di produrre reportistica automatica sfruttando l’intelligenza artificiale e interpretando richieste formulate tramite interfaccia conversazionale.

Linkalab lavora nel data engineering e nelle infrastrutture di machine learning. SDG Juicer è un’applicazione web che analizza, grazie all’intelligenza artificiale, documenti e pagine web valutandone la coerenza con gli obiettivi di sviluppo sostenibile dell’Agenda 2030 delle Nazioni Unite.

Un assistente indossabile

NextVision sviluppa soluzioni wearable basate sull’intelligenza artificiale. Naomi è un assistente AI che tiene sotto controllo l’ambiente tramite rilevazioni audio e video per fornire istruzioni e avvertire sui pericoli, riconoscendo oggetti e movimenti.

Revolt ha sviluppato K-Suite, che analizza i dati di vendita, profilazione clienti e retention di aziende attive nel mercato B2C. La piattaforma aggrega e analizza dati da diverse fonti, imparando i comportamenti dei clienti grazie al machine learning, e offre predizioni e strategie per aumentare le vendite.

Soccerment ha sviluppato sistemi per la raccolta e l’utilizzo dei dati nel calcio. I parastinchi intelligenti Xseed sono dotati di magnetometri, accelerometri e giroscopi in grado di raccogliere dati tecnici, tattici e atletici sulla performance del giocatore che li indossa.

The Meter di Officine IADR è un tool automatizzato per la misurazione di spazi chiusi. Grazie a una combinazione di laser e accelerometri, il dispositivo può creare una rappresentazione grafica degli spazi in digitale durante la misurazione.

WiData offre soluzioni per la data analysis, dalla sensoristica agli output ottenuti con il machine learning. L’ambito principale è l’urbanistica, con attività come il monitoraggio delle aree più frequentate o l’utilizzo dei mezzi pubblici.