L'innovazione nel territorio

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L'innovazione nel territorio

Machine Learning Solutions

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Machine Learning Solutions
Startupeasy -

Machine Learning Solutions è una startup innovativa, riconosciuta come startup dell’Università di Roma “La Sapienza”, che opera nel campo del machine learning con attività di sviluppo, produzione e commercializzazione di prodotti e servizi ad alto valore tecnologico.
Mettiamo a sistema consolidate esperienze aziendali con la creatività che nasce dal mondo della ricerca.
Portiamo a valore la competenza e l’esperienza di un team composto da ingegneri, tecnici e giovani ricercatori altamente specializzati e fortemente motivati.
Mission
La nostra missione è progettare e realizzare architetture tecnologiche basate sul paradigma del machine learning, orientate alla creazione di soluzioni flessibili e personalizzate all’interno della trasformazione digitale in atto, denominata “Industria 4.0”. Forniamo innovazione e know-how specializzato, attraverso le attività di ricerca industriale e sviluppo sperimentale e l’offerta di beni e servizi di elevata qualità con soluzioni hardware e software originali e all’avanguardia.
Vision
Crediamo che l’evoluzione tecnologica sia sempre più strategica e indispensabile nella società attuale, pertanto puntiamo a essere partner di riferimento e fornitore di soluzioni tecnologiche avanzate per imprese ed enti pubblici e privati che vogliono crescere e consolidarsi, rispondendo efficacemente alle esigenze di innovazione e di trasferimento tecnologico nell’era dei Big Data.
Origine
Machine Learning Solutions nasce come frutto della collaborazione tra Teleskill, azienda di innovazione digitale guidata dal dott. Emanuele Pucci, e il prof. Massimo Panella, docente di Elettrotecnica e di Machine Learning presso il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione, Elettronica e Telecomunicazioni dell’Università di Roma “La Sapienza”. Machine Learning Solutions è la concreta realizzazione dell’idea, da parte di Teleskill, di creare innovazione per tutti attraverso nuove applicazioni e tecnologie mentre, da parte dell’Università, persegue l’obiettivo della terza missione sulla base di competenze scientifiche maturate nel tempo e riconosciute a livello internazionale.

Concorrenza

la componente universitaria fornisce un vantaggio competitivo sia in termini di ricerca che di reperimento di ricercatori e sviluppatori nell’ambito del machine learning.
Settore: IT
Labels: DataMining, MachineLearning, Sviluppo

Dati della startup Machine Learning Solutions

Costituzione Impresa : 10/04/2018
Data iscrizione alla sezione delle PMI Innovative: 13/07/2023
Denominazione:
MACHINE LEARNING SOLUTIONS - SOCIETA' A RESPONSABILITA' LIMITATA
Comune: ROMA
Provincia: Roma
Regione: Lazio
Codice Fiscale: 14739211002
Forma Giuridica : SOCIETA' A RESPONSABILITA' LIMITATA
Codice Ateco : 6201
Settore: IT

Machine Learning Solutions

Modello di Business

sviluppo soluzioni ad hoc per i clienti e noleggio in S.a.a.S. di soluzione proprietarie

Innovazione

In possesso di titoli di proprietà intellettuale in capo all’impresa e/o ai founder e/o terzi LIFE BIOMETRIC RECOGNITION (LBR) proprietario – Registrazione di programma per elaboratore (software) originario Breve descrizione degli aspetti di innovazione che caratterizzano il business dell’impresa l’utilizzo del brevetto LIFE BIOMETRIC RECOGNITION (LBR) Il software mira a realizzare un sistema di valutazione dell’esistenza in vita (liveness detection) di un soggetto umano tramite la propria webcam durante la fase di identificazione biometrica dell’individuo stesso, tramite meccanismi di intelligenza artificiale e machine learning molto complessi. La tecnologia di riferimento è basata su immagini dello spettro visibile, acquisite tramite webcam o camera frontale, in funzione essenzialmente del contesto applicativo. L’idea alla base del brevetto consiste nell’acquisire due o più fotogrammi dell’immagine del volto del soggetto e valutare se esistono variazioni di conformazione dell’iride e della pupilla sulla base di uno stimolo luminoso (pattern) prodotto dallo schermo di un PC. Il tutto in assenza di collaborazione da parte dell’utente coinvolto. E’ inoltre un Software registrato in SIAE al numero 014174

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
50K-100K euro
5

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
Forte

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

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