NeuroEdgeAI: Startup per la disseminazione scientifica e la democratizzazione dell'Intelligenza Artificiale

Visione:

NeuroEdgeAI è una startup che promuove la disseminazione culturale e scientifica delle tecnologie e metodologie più innovative per aumentare la consapevolezza e l'adozione dell'AI distribuita al fine di democratizzare l'accesso a soluzioni di AI sicure e personalizzate, sfruttando Federated Learning e Edge Computing.

Mission:

1) Diffondere la conoscenza attraverso la partecipazione a eventi, convegni, seminari sull'AI distribuita e sviluppare collaborazioni con istituti di ricerca e aziende per aumentare la consapevolezza della sua applicazione nei contesti applicativi reali.

2) Creare un'infrastruttura di intelligenza distribuita e adattiva, rispettando la privacy e garantendo la sicurezza degli utenti e dei dati. La piattaforma fornita permette di:

• Sviluppare modelli AI direttamente sui dispositivi periferici (sensori, microprocessori, smartphone, IoT) utilizzando tutti i dati disponibili in azienda, recuperati in tempo reale, e consentendo la maggiore sostenibilità dei processi attraverso la riduzione della latenza nelle comunicazioni, la riduzione del loro consumo energetico e l’ottimizzazione delle risorse computazionali a disposizione.
• Raccogliere e mettere a frutto della filiera informativa le conoscenze rese disponibili dalle istituzioni che vi partecipano, attraverso l’adozione di algoritmi di federated learning, in modo da colmare le lacune informative o approfondire le conoscenze possedute, mettendo a frutto la conoscenza complessiva costruita globalmente.

Obiettivi:

• Federated Learning Privacy-Centric: Abilitare l'apprendimento automatico distribuito senza centralizzare i dati, rispettando la privacy e garantendo la sicurezza.
• Ubiquitous Intelligence: Sviluppare modelli di Intelligenza artificiale integrandoli nei dispositivi di prossimità per ambienti adattivi.
• Fornire AI a Bassa Latenza: Utilizzare edge computing per decisioni rapide in sanità, automotive e industria.

Tecnologie Chiave:

• Federated Learning: Addestramento sui dispositivi periferici senza trasferimento dei dati sorgenti.
• Edge Computing: Elaborazione locale per ridurre latenza, costi di trasferimento e risparmio energetico ed ottimizzazione delle risorse computazionali.
• Cloud Computing: Coordinamento per l'aggiornamento e scalabilità automatica (orizzontale e verticale) dei modelli.
• Privacy e Sicurezza: Applicazione di tecniche di protezione dei dati come differential privacy e crittografia omomorfica.

Modello di Business:

• SaaS per Edge AI: Piattaforma plug-and-play offerta in abbonamento SaaS, per utilizzare AI con infrastrutture cloud/edge.
• Consulenza e Integrazione: Supporto per integrare AI distribuita.
• Partnership: Collaborazioni con produttori di hardware per soluzioni chiavi in mano.

Applicazioni:

Healthcare Personalizzato, Industria 4.0/5.0, Smart Cities, Telecomunicazioni, Retail, Finanza Distribuita.