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Motori AI Proprietari — Una Piattaforma

Non abbiamo costruito un tool.
Abbiamo trovato qualcosa.

Motori neurali proprietari. Imparano senza cloud, si auto-organizzano e sopravvivono alla distruzione. Dal microcontrollore al server in produzione. Fino al 99,6% di accuracy, modelli sotto 20 KB.

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Il Paradigma

Per un decennio, AI ha significato una cosa sola: modelli enormi, in cloud, che richiedono GPU, connessione e dipendenza. Ma il mondo reale è fatto di milioni di dispositivi distribuiti, autonomi, senza server. Non serviva un tool migliore — serviva un principio diverso.

La Tecnologia
13 engine specializzati. Un workflow. Risultati verificabili.

Ogni engine è ottimizzato per un tipo di segnale. Testati su dataset industriali standard. 399 test automatici.

13 architetture neurali

Ogni engine è progettato per un tipo di segnale: vibrazione, corrente, temperatura, audio, serie temporali. AutoML seleziona il migliore per i tuoi dati.

Benchmark su dataset industriali

Testato su CWRU bearing fault detection, UCI HAR, NASA TSAD e dataset sklearn standard. Risultati pubblicati e riproducibili.

Da CSV a codice C

Carica i dati, allena il modello, esporta codice C pronto per microcontrollore. Nessuna competenza ML richiesta.

Inferenza locale

Nessuna dipendenza cloud. Il modello gira dove servono i dati — sul sensore, sul gateway, sulla linea di produzione.

Architettura mesh

Nodi indipendenti che collaborano. Nessun single point of failure. Scaling orizzontale nativo.

399 test automatici

Suite di test completa su ogni engine e ogni componente. Ogni release è verificata automaticamente prima del deploy.

13 engine. Dataset industriali. Codice C esportabile. Tutto verificabile.

399 test automatici. Benchmark riproducibili su dataset pubblici.

Vivi
ViviLa Famiglia di Motori
Una famiglia di motori. L’AI giusta per ogni task.

Motori base inclusi in ogni piano. Motori premium per workload avanzati. AutoML li testa tutti sui tuoi dati e hardware, poi consegna il migliore.

Un motore per problema

Vibrazioni, audio, IMU, serie temporali — ognuno dei 13 motori è ottimizzato per un tipo specifico di segnale. AutoML sceglie il migliore automaticamente.

Da 19 KB a 140 KB Flash

Il motore più leggero sta su un Cortex-M0. Il più accurato raggiunge il 99,6% su bearing fault detection. Scegli il tuo compromesso.

Pure NumPy, zero framework

Niente TensorFlow, niente PyTorch, niente ONNX runtime. Addestra sul laptop, deploya su microcontrollore. Il codice C generato ha zero dipendenze.

13
Motori specializzati
99.6%
Accuracy massima
<11KB
Modello più leggero
12+
Profili MCU
6
Benchmark industriali
0
Dipendenze esterne

Vedi tutti i 13 motori →

Prodotti
Tre prodotti. Una famiglia di motori. Una piattaforma.
La stessa scienza, tre porte d’ingresso in tre mercati diversi.
Vivi

Vivi Engines

Le Fondamenta

Motori proprietari dietro Edge AI, Lynx e Ward. AutoML sceglie il migliore per il tuo caso d’uso.

Ward

Disponibile ora

Bot detection zero-config per API e siti web. Impara i pattern di traffico normale, blocca i bot in 0,23ms. Deploy con un comando Docker.

Bot Detection Zero Config On-Premise

Lynx Monitoring

Disponibile ora

Agent di monitoraggio auto-apprendente per server e container Docker. Rileva anomalie in tempo reale senza soglie manuali.

Anomaly Detection Docker Mesh Consensus

Edge AI

Disponibile ora

Reti neurali ultra-compatte per dispositivi IoT. Addestra con CSV, deploya come codice C su ARM Cortex, ESP32, RISC-V.

MCU <11KB Flash 95%+ Accuracy
Il Problema Pratico
Deployare AI dove serve è ancora troppo difficile

L'ML sui microcontrollori è un inferno di dipendenze

TensorFlow Lite richiede toolchain Python, header CMSIS-NN e una settimana di integrazione — prima ancora di scrivere una riga di codice inference.

Gli strumenti di monitoraggio non imparano — fanno soglie

Imposti 200 soglie manuali. La metà scatena falsi positivi alle 3 di notte. L'anomalia vera — il memory leak lento prima del crash — resta sepolta.

Le alternative costano troppo per quello che fanno

Un ML engineer dedicato costa 80K€+/anno. Datadog arriva a $23/server/mese. Costruire in-house richiede 3–6 mesi. Voi fate prodotto, non un team AI.

Mesh Intelligence
MeshCross-Product
Mesh Intelligence: i tuoi sensori collaborano.

I sensori condividono stati neurali e collaborano — nessun cloud, nessun server centrale. Consenso Byzantine-tolerant, auto-riparazione, apprendimento sul campo. Funziona su tutti i prodotti Luviner.

+14.5%
accuratezza vs nodi singoli
24B
per messaggio
€2
per nodo
0
dipendenze cloud
399
test superati
4
topologie supportate

La mesh funziona completamente offline. Opzionalmente, un nodo fa da gateway e inoltra gli allarmi alla tua dashboard via WiFi o LoRa — solo risultati, mai dati grezzi.

✓ Anti-manomissione: i nodi compromessi vengono esclusi automaticamente
✓ Auto-riparazione: la rete si riconfigura quando un nodo cade
✓ Multi-hop: l'informazione raggiunge l'intera rete
✓ Condivisione intelligente: ogni nodo impara quali informazioni contano
✓ Apprendimento sul campo: lo sciame migliora senza riaddestramento
✓ Pronto per MCU: tutte le funzioni compilano in firmware C puro automaticamente
6 FUNZIONI ENTERPRISE
Coscienza Neurale
AI che spiega le sue decisioni

Ogni rilevamento di anomalia include una spiegazione completa: quali neuroni si sono attivati, perché, e cosa fare. Motori auto-riparanti che monitorano la propria salute e segnalano quando serve riaddestrare.

48
Neuroni — tutti visibili
100%
Decisioni tracciabili
€2
Costo chip
0
Cloud necessario
50
Test superati
<11KB
Coscienza su MCU
✓ Tracciamento causale: sapere esattamente quali neuroni hanno causato ogni allarme
✓ Auto-riparazione: il motore rileva il proprio degrado e segnala quando riaddestrare
✓ Mappa dello spazio degli stati: vedere il cervello dell'AI pensare in tempo reale
✓ Rilevamento concept drift: rileva automaticamente quando il mondo cambia
✓ Conforme EU AI Act: traccia completa per ogni decisione
✓ Gira su MCU: spiegabilità su chip da 2 EUR, zero cloud
✓ Azioni automatiche: lo score anomalia attiva allarmi, manutenzione o shutdown automaticamente
✓ Protezione input: rifiuta dati sensore corrotti prima che raggiungano il motore
✓ Debugger neurale: esamina i neuroni uno per uno, imposta breakpoint, riproduce eventi
✓ Memoria delle minacce: ricorda i pattern pericolosi passati e reagisce istantaneamente quando ricompaiono
✓ Memoria a lungo termine: richiama eventi simili di settimane o mesi fa con contesto e risultato
✓ Sensibile al contesto: regola automaticamente la sensibilità per turni notturni, manutenzione o post-incidente
AI SPIEGABILE SU EDGE
Intelligenza Multimodale
Sensori Multipli, Un Solo Cervello

Combina vibrazione, temperatura, corrente, audio e qualsiasi tipo di sensore in un unico modello AI che gira su microcontrollore. Ogni sensore ha il proprio encoder. L'attenzione cross-modale trova correlazioni che gli operatori umani non vedono.

3+
Modalità sensore (espandibili)
100%
Tasso di rilevamento guasti
<2KB
Overhead multimodale (Q8)
2%
Tasso falsi allarmi
13
Motori compatibili
O(n)
Complessità fusione
✓ Fondi vibrazione + temperatura + corrente + qualsiasi sensore in un modello
✓ Root cause per modalità: sai subito quale sensore ha rilevato il guasto
✓ Tolleranza guasto sensore: il modello continua a funzionare quando un sensore va offline
✓ Attenzione cross-modale: trova automaticamente correlazioni tra tipi di sensori diversi
✓ Encoder per modalità: FFT per vibrazione, statistiche per temperatura, passthrough per segnali digitali
✓ Multimodale distribuito: un nodo mesh per sensore, consenso tra modalità
✓ Streaming real-time: inferenza multimodale continua con stato neurale persistente
✓ Esportabile in C: il layer multimodale aggiunge meno di 2 KB al firmware
AI MULTIMODALE ON EDGE
Nuove Capacita'
Audio, Movimento e Apprendimento con Privacy

Tre nuove modalita' sensoriali. Tutte su microcontrollori commodity. Tutte compilate in puro C sotto 60 KB.

Classificazione Audio

<60 KB flash

Classifica suoni su un chip da 2 euro. Elaborazione del mel spettrogramma, streaming in tempo reale, 13 motori disponibili. Monitoraggio sonoro industriale, salute delle macchine via audio, classificazione ambientale.

✓ Rilevamento anomalie ventola industriale: AUC 0.749 (DCASE 2020)
✓ Streaming in tempo reale — classifica mentre l'audio arriva
✓ Tutti i 13 motori Vivi supportano l'ingresso audio

Riconoscimento Gesti e Attivita'

95% UCI HAR

Classifica gesti e attivita' da un IMU a 6 assi. 51 feature estratte automaticamente. 95% di accuratezza sul benchmark UCI HAR. Wearable, robotica, controllo gestuale.

✓ IMU a 6 assi: accelerometro + giroscopio, 51 feature
✓ 95.0% di accuratezza sul benchmark UCI HAR (6 attivita', split ufficiale)
✓ Sotto 20 KB flash — gira su ARM Cortex-M0

Federated Learning con Privacy

Zero dati grezzi condivisi

Addestra modelli su dispositivi distribuiti senza condividere dati grezzi. Ogni dispositivo impara in locale, condivide solo gli aggiornamenti del modello. Privacy by design.

✓ Strategie di aggregazione FedAvg e FedProx
✓ Privacy differenziale gaussiana — epsilon configurabile
✓ Tollerante agli errori: i dispositivi guasti non corrompono il modello

Benchmark →

Compatibilità
Ogni architettura. Una piattaforma.
ARM Cortex-M0 ARM Cortex-M3 ARM Cortex-M4 ARM Cortex-M7 ARM Cortex-M33 ESP32 ESP32-S3 RISC-V
Casi d'uso
Costruito per il mondo reale.
Intelligenza on-device per settori dove latenza, privacy e consumo energetico contano.

Manutenzione Predittiva

Rileva guasti alle macchine prima che accadano. Sensori di vibrazione, temperatura, corrente — tutto elaborato sul chip.

Wearable

Riconoscimento gesti, tracciamento attività, classificazione frequenza cardiaca. On-device, senza cloud.

Dispositivi Medici

Rilevamento aritmie ECG, monitoraggio SpO2, diagnostica in tempo reale direttamente sul chip.

Bot Detection

Protezione API zero-config. Ward impara il traffico normale e blocca i bot in 0,23ms. On-premise, senza firme.
FAQ
Domande Frequenti
Sì. I tuoi dati vengono usati esclusivamente per addestrare il tuo modello e non vengono mai condivisi con terze parti né usati per addestrare i nostri modelli. Tutte le connessioni sono crittografate con TLS e puoi eliminare i tuoi dati in qualsiasi momento. Consulta la nostra Informativa Privacy.
Assolutamente sì. Il binario compilato funziona al 100% on-device senza alcuna dipendenza cloud. Una volta flashato sul microcontrollore, non necessita di connessione internet, chiamate API o librerie esterne. Puro C, completamente autonomo.
Su dataset di benchmark raggiungiamo il 96% di accuratezza media su sklearn (Iris, Wine, Cancer, Digits) e fino al 99,6% su CWRU bearing fault detection. Sul benchmark standard UCI HAR (561 feature pre-calcolate) raggiungiamo il 95%. I risultati reali dipendono dalla qualità dei dati e dalla complessità del task. Puoi addestrare e valutare gratuitamente con il piano Explorer prima di impegnarti.
Una protezione avanzata a livello hardware garantisce che il modello funzioni solo sui dispositivi registrati. Ogni binario compilato è univocamente vincolato al tuo hardware autorizzato. I dispositivi non autorizzati non possono eseguire il modello.
I binari già compilati e deployati continuano a funzionare a tempo indeterminato — sono autonomi e non contattano server. Perdi solo la possibilità di addestrare nuovi modelli e compilare nuovi binari. Il tuo account torna al piano gratuito Explorer.
No. Carica un CSV con le letture dei sensori e le etichette, clicca Addestra, e Luviner gestisce tutto — estrazione feature, architettura della rete, addestramento, quantizzazione e generazione codice C. L'intero processo richiede pochi minuti.
Si. AutoML per MCU ti permette di specificare il tuo hardware target (es. Cortex-M0 con 32 KB Flash e 8 KB RAM) e Luviner trova automaticamente l'architettura neurale che massimizza l'accuratezza rispettando il budget di memoria. 12+ profili MCU sono preconfigurati, oppure puoi impostare limiti Flash/RAM personalizzati.
Vivi è la famiglia di motori proprietari di reti neurali di Luviner — le fondamenta che alimentano tutti i nostri prodotti. Ogni motore è specializzato per carichi di lavoro diversi: dai modelli ultra-compatti per i chip più piccoli alle architetture temporali profonde per pattern complessi. AutoML seleziona automaticamente il motore migliore per i tuoi dati e hardware. Edge AI li usa per compilare modelli per microcontrollori; Lynx per l’anomaly detection in tempo reale sui server; Ward per il bot detection; Mesh Intelligence per la collaborazione distribuita tra sensori. Una famiglia di motori, quattro prodotti, una piattaforma.
La Mesh Intelligence permette a più dispositivi di condividere stati neurali tramite un protocollo leggero — nessun cloud, nessun server centrale. I nodi collaborano per migliorare l'accuratezza fino a +14,5% vs nodi singoli, tollerano i guasti automaticamente e si auto-riparano quando un nodo cade. Funziona completamente offline con un gateway opzionale per gli allarmi sulla dashboard.
Le regole a soglia (se temperatura > 80, attiva allarme) vedono solo un valore in un istante. Non colgono il degrado graduale, le combinazioni insolite di segnali e i pattern dipendenti dal contesto. Il motore Luviner impara com'è il 'normale' dai tuoi dati, capisce come i segnali evolvono nel tempo e rileva anomalie per cui non potresti scrivere regole — il tutto in meno di 20 KB sul chip, senza configurazione manuale.
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