Costruiamo i motori e gli strumenti che permettono agli ingegneri di deployare reti neurali su microcontrollori, monitorare server, rilevare bot e connettere dispositivi — quattro prodotti, una famiglia di motori, una piattaforma.
L’AI appartiene dove sono i dati — sul dispositivo. Che sia un microcontrollore da 2€ dentro una macchina, un server di produzione con Docker, o una mesh di sensori che collaborano senza cloud. Luviner costruisce i motori e gli strumenti che rendono tutto questo possibile. Architetture proprietarie alimentano quattro prodotti: Edge AI per microcontrollori, Lynx per il monitoraggio server, Ward per il bot detection, e Mesh Intelligence per la collaborazione distribuita. AutoML abbina il motore migliore ai tuoi dati. Nessuna competenza ML richiesta. Nessuna dipendenza cloud. Nessun vendor lock-in.
Le decisioni in tempo reale appartengono dove sono i dati — su un microcontrollore, sul tuo server, o attraverso una mesh di sensori. Nessuna latenza, nessun problema di connettività, nessun problema di privacy.
I tuoi modelli girano solo sul tuo hardware. Il binding UID e i watermark digitali garantiscono che la tua AI resti tua.
Carica CSV, addestra, scarica binario. Oppure installa con un comando Docker e monitora i tuoi server. Gestiamo noi la complessità.
Tutto parte dalla famiglia di motori Vivi — architetture proprietarie di reti neurali progettate per microcontrollori commodity. Alimentano quattro prodotti: Edge AI (binari compilati sotto 20 KB per qualsiasi MCU), Lynx (monitoraggio server auto-apprendente a zero soglie manuali), Ward (bot detection zero-config in 0,23ms) e Mesh Intelligence (collaborazione distribuita tra sensori a 24 byte per messaggio, senza cloud). Una famiglia di motori, quattro prodotti, una piattaforma.
Tutto ciò che fa Luviner parte da qui. Vivi è una famiglia di motori proprietari di reti neurali costruiti per ambienti vincolati. A differenza del ML tradizionale che vede i dati come istantanee statiche, i nostri motori capiscono come i segnali evolvono nel tempo — rilevando degrado graduale, pattern insoliti e anomalie nuove che regole a soglia e modelli convenzionali non colgono. Ogni motore è specializzato per carichi di lavoro diversi. AutoML seleziona il migliore per i tuoi dati e hardware.
Jessica e Filippo lavorano insieme dal 2013 — da Derved (studio di design) a Luviner. Tre progetti in tredici anni. Ognuno ha insegnato qualcosa: le idee senza competenze di business falliscono, i prodotti fisici non scalano senza produzione, saltare tra progetti uccide il momentum, e un prodotto focalizzato funziona. Docfire, il loro tool di impaginazione automatica, gira ancora oggi. Luviner è dove tutto converge.
Ingegnere con PhD in Acustica Applicata. Fa parte di ogni progetto dal 2013 (Derved). Guida le decisioni strategiche, le relazioni con i clienti e il business development in Luviner. Collega la tecnologia profonda alle esigenze del mercato.
Sviluppatore full-stack (Python, PHP, C) e fondatore di Docfire. Ha costruito da zero i motori AI di Luviner, la piattaforma SaaS, il protocollo mesh e 399 test automatici — con zero investimenti esterni. 15 anni di tentativi imprenditoriali, dai controller MIDI agli studi di design fino all’edge AI. Freelance attivo in graphic design, video, sviluppo Laravel e Magento.
Il mercato Edge AI è previsto raggiungere 38,9 miliardi di dollari entro il 2030, e il monitoraggio AI-driven cresce a oltre il 30% CAGR. Luviner indirizza entrambi con motori proprietari e quattro prodotti — una piattaforma in un mercato frammentato senza player dominante.
Edge AI e TinyML sono tra i segmenti in piu' rapida crescita nel tech. Il solo IoT industriale e' un mercato da oltre 500 miliardi che richiede sempre piu' intelligenza on-device.
Motori proprietari di reti neurali progettati per microcontrollori commodity. I modelli comprendono la dinamica dei segnali, rilevano anomalie senza dati etichettati e collaborano attraverso reti mesh. AutoML seleziona automaticamente il motore migliore. Tutto in puro C, sotto 20 KB, per qualsiasi MCU.
Modello SaaS con bassi costi infrastrutturali. Nessun cluster GPU necessario per l'inferenza. I ricavi scalano con i deployment dei clienti, non con la spesa di calcolo.