Chi siamo · Made in Italy

Un motore AI tutto nostro. Due prodotti che lo usano.

Progettiamo i motori Vivi e li mettiamo al lavoro dove nascono i dati: sul tuo server e dentro i tuoi dispositivi.

2013
Insieme dal
3
Prodotti, un motore
<20KB
Modello su MCU
2
Preprint su bioRxiv
§01Il motore

Un motore, due prodotti.

Vivi è la nostra famiglia di motori AI. Impara da sola cosa è normale nei tuoi dati.

  1. 01 Shield Protezione siti web Ferma bot, scraper e ondate di traffico. Clienti e Google passano. →
  2. 02 Lynx Monitoraggio server Si accorge da solo quando un server o un container si comporta male. →
§02Principi

Quattro regole che non cambiamo.

01

Sul dispositivo

Si decide dove nascono i dati. Niente latenza, nessun cloud obbligatorio.

02

La tua AI resta tua

I modelli girano solo sul tuo hardware, legati all'ID del chip.

03

Semplice

Carichi un CSV, scarichi il binario. Per i server basta un comando Docker.

04

Nessun vincolo

Non serve saper fare machine learning. Nessuna dipendenza dal cloud.

§03Team

Due founder, insieme dal 2013.

Da Derved, studio di design, a Docfire, fino a Luviner.

Co-Founder & Strategy

Jessica Ferrari

Ingegnere, PhD in Acustica Applicata. Guida strategia, clienti e sviluppo commerciale. Lavora a ogni progetto dal 2013.

Co-Founder & CTO

Filippo Groppi

Sviluppatore full-stack (Python, PHP, C), fondatore di Docfire. Ha costruito da zero i motori AI di Luviner, la piattaforma e 399 test automatici, senza capitali esterni.

§04Ricerca

La nostra ricerca è pubblica.

Preprint su bioRxiv, firmati dai due founder.

  1. [1] Groppi F., Ferrari J. (2026). The same plasticity rule rescues networks built from one conductance set and destabilises networks built from another. bioRxiv. doi:10.64898/2026.09.15.751713
  2. [2] Groppi F., Ferrari J. (2026). Weak pre-before-post pair biases sort synaptic weights in a conductance-based model of spontaneous network bursting. bioRxiv. doi:10.64898/2026.09.03.749248

Prova il motore sui tuoi dati.

Gratis per iniziare. Nessuna carta richiesta.

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Investitori

Motori proprietari, nessun cluster GPU per l'inferenza. I ricavi crescono con i dispositivi dei clienti, non con il calcolo.

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