L'innovazione nel territorio

GeosmartMagazine

L'innovazione nel territorio

Bayesian Estimation For Engineering Solutions

>
>
>
Bayesian Estimation For Engineering Solutions
BAYESIAN ESTIMATION FOR ENGINEERING SOLUTIONS - Startupeasy

BEES (Bayesian Estimation for Engineering Solutions) è un neonato spinoff del Dipartimento di Matematica dell’Università degli Studi di Genova; BEES si è costituito come S.r.l. a giugno 2021 e ha avviato le attività nel mese di agosto 2021. Attualmente, BEES sta affrontando il percorso per ottenere il riconoscimento di spinoff del Consiglio Nazionale delle Ricerche – Roma, dove BEES avrà una sede operativa.

L’obiettivo di BEES è quello di rispondere alla crescente richiesta, riscontrata sia in contesti di ricerca applicata che in contesti aziendali, di metodi statistici efficaci per processare grandi quantità di dati tramite l’intelligenza artificiale. In particolare, BEES si focalizza su modelli Bayesiani e metodi Monte Carlo per la risoluzione di problemi di previsione, di quantificazione dell’incertezza e di ricostruzione di oggetti da misure indirette.

Il progetto imprenditoriale, che nasce all’interno del Dipartimento di Matematica dell’Università di Genova e dell’Istituto per le Applicazioni del Calcolo “M. Picone” del CNR di Roma, si basa sull’idea che lo stesso algoritmo possa trovare applicazione in ambiti molto diversi, tramite la costruzione di interfacce aggiuntive relativamente semplici. Attualmente BEES sta lavorando a due applicazioni distinte dello stesso algoritmo: una nell’ambito del neuroimaging e una nell’ambito del monitoraggio della qualita’ dell’aria.

Settore: IT
Labels: neuroscience, softwaredevelopment
Canali di Vendita: Directly
Interessi: Business partners, Customers, Technical support figures

Stadio della startup Bayesian Estimation For Engineering Solutions

Prodotto/Servizio

BEES ha l’obiettivo di sviluppare e commercializzare algoritmi Monte Carlo per differenti applicazioni. I clienti di BEES sono aziende interessate a risolvere problemi di previsione/inferenza e quantificazione dell’incertezza. Il vantaggio competitivo di BEES consiste principalmente nella conoscenza approfondita di una classe di algoritmi complessi ma estremamente potenti, che possono applicarsi a tanti settori diversi, nonche’ nella rete di conoscenze dei soci.

Team

Dati della startup Bayesian Estimation For Engineering Solutions

Costituzione Impresa : 29/06/2021
Data iscrizione alla sezione delle Startup: 14/01/2022
Denominazione:
BAYESIAN ESTIMATION FOR ENGINEERING SOLUTIONS S.R.L.
Comune: GENOVA
Provincia: Genova
Regione: Liguria
Codice Fiscale: 02753300991
Forma Giuridica : SOCIETA' A RESPONSABILITA' LIMITATA
Codice Ateco : 6201
Settore: IT

Bayesian Estimation For Engineering Solutions

Modello di Business

Gli attuali profitti vengono da attività di consulenza per aziende terze.

Requisiti di innovazione tecnologica

R&S

Team Qualificato

Proprietà Intellettuale

classe di produzione
1-100K euro
A

Leggenda Classe di Produzione
A=1-100K euro
B=100K-500K euro
C=500K-1M euro
D=1M-2M euro
E=2M-5M euro
F=5M-10M euro
G=10M-50M euro
H=più di 5OM di euro
ND=non disponibile

classe di addetti
0-4 addetti

Leggenda Classe di Addetti
A=0-4 addetti
B=5-9 addetti
C=10-19 addetti
D=20-49 addetti
E=50-249 addetti
F=almeno 250 addetti
ND=non disponibile

A
classe di capitale
5K-10K euro
3

Leggenda Classe di Capitale
1=1 euro
2=1-5K euro
3-5K-10K euro
4=10K-50K euro
5=50K-100K euro
6=100K-250K euro
7=250K-500K euro
8=500K-1M euro
9=1M-2,5M euro
10=2,5M-5M euro
11=più di 5M di euro
ND=non disponibile

prevalenza femminile
NO

Legenda prevalenza femminile/giovanile/straniera
NO: [% del capitale sociale + % Amministratori] / 2 ≤ 50%
Maggioritaria: [% del capitale sociale + % Amministratori] / 2 > 50%
Forte: [% del capitale sociale + % Amministratoril / 2 > 66%
Esclusiva: [% del capitale sociale + % Amministratori] / 2 = 100%
?: Non disponibile

I dati sulla prevalenza sono riferiti al trimestre precedente

prevalenza giovanile
NO

Legenda prevalenza femminile/giovanile/straniera
NO: [% del capitale sociale + % Amministratori] / 2 ≤ 50%
Maggioritaria: [% del capitale sociale + % Amministratori] / 2 > 50%
Forte: [% del capitale sociale + % Amministratoril / 2 > 66%
Esclusiva: [% del capitale sociale + % Amministratori] / 2 = 100%
?: Non disponibile

I dati sulla prevalenza sono riferiti al trimestre precedente

prevalenza straniera
NO

Legenda prevalenza femminile/giovanile/straniera
NO: [% del capitale sociale + % Amministratori] / 2 ≤ 50%
Maggioritaria: [% del capitale sociale + % Amministratori] / 2 > 50%
Forte: [% del capitale sociale + % Amministratoril / 2 > 66%
Esclusiva: [% del capitale sociale + % Amministratori] / 2 = 100%
?: Non disponibile

I dati sulla prevalenza sono riferiti al trimestre precedente

Please select listing to show.