IL BISOGNO
Le nazioni moderne sono totalmente dipendenti dalle grandi infrastrutture che sempre più si identificano con il territorio stesso. Si pensi alle infrastrutture a rete come le ferrovie, le strade, gli oleodotti, gli acquedotti, le reti di telecomunicazioni ecc. Infrastrutture considerate “critiche” poiché le loro criticità si ripercuotono immediatamente sulla sicurezza e sul sistema economico produttivo della nazione. Per poter gestire queste infrastrutture sempre più complesse e “critiche” occorre monitorarle su vasta scala e nel loro rapporto con il territorio. I modi tradizionali di gestione delle infrastrutture mostrano limiti e vulnerabilità ben note agli addetti al lavoro. Esiste quindi un “bisogno” primario, concreto ed urgente di dotare le infrastrutture di sistemi di gestione e monitoraggio il più possibilmente automatici e al contempo in grado di apprendere ed adattarsi al variare delle situazioni. Al momento il Machine Learning nella sua declinazione di sistemi di simulazione neurale rappresenta la tecnologia più importante per analizzare ed interpretare grandi quantità di dati (spesso incompleti e rumorosi) in continua trasformazione.
DIMENSIONE DELLA DOMANDA E MERCATO INDIRIZZABILE
Le dimensioni della domanda per la piattaforma ITAN sono notevoli poiché il mercato di riferimento al quale indirizzare l’offerta è strategico e di grandi dimensioni.
Ma le dimensioni del mercato di riferimento sono, oltre che una evidente potenzialità, anche un aspetto di difficoltà. Infatti in questi casi la tecnologia, anche se innovativa e preziosa non basta da sola a penetrare mercati tanto complessi. Occorre quindi investire nell’ingegneria dell’offerta per presentare l’innovazione nel modo più corretto possibile. Dimostrare che l’innovazione proposta salvaguardia e valorizza le istallazioni sensoristiche preesistenti e può integrarsi con altri sistemi di monitoraggio già in funzione. Il nuovo infatti non deve sostituire il vecchio ma integrarlo, valorizzarlo in una nuova forma ed in ultima analisi dargli una nuova vita.
MODELLO DI BUSINESS
Il modello di business della piattaforma ITAN si articola in alcuni elementi tipici:
(a) individuazione del potenziale cliente e delle sue necessità. Questa fase si avvale di studi di settore e delle esperienze professionali dei collaboratori Neural Research.
(c) analisi delle necessità del cliente, focalizzazione dei suoi problemi e valutazione dei vantaggi economici nell’adottare la piattaforma ITAN. Infatti ITAN risolvendo problemi economicamente gravosi va intesa come un risparmio economico quantificabile.
(d) proposta al cliente della piattaforma ITAN. Questa fase si avvale della consulenza di esperti nell’ingegneria dell’offerta. E’ una fase delicatissima e cruciale, poiché il cliente comprende ciò che gli viene “presentato”. La professionalità nel presentare correttamente la tecnologia Neural Research è quindi il perno del businness model della Neural Research.
Per una descrizione più dettagliata del business model si rimanda agli allegati specifici.
In possesso di titoli di proprietà intellettuale in capo all’impresa e/o ai founder e/o terzi
Domanda numero: 102019000016268 proprietario – Brevetto per invenzione industriale
D011872 proprietario – Registrazione di programma per elaboratore (software) originario
Breve descrizione degli aspetti di innovazione che caratterizzano il business dell’impresa
L’idea innovativa della Neural Research (così come risulta già chiaro dal suo nome) nasce innanzi tutto dalla consapevolezza che la tecnologia di simulazione neurale può risolvere problematiche non risolvibili con la programmazione software tradizionale. La piattaforma neurale ITAN di gestione del territorio non è una piattaforma tradizionale pensata per visualizzare e stoccare informazioni, ma è un motore di analisi neurale progettato per analizzare l’ambiente secondo modalità e finalità innovative. Cosa fa la piattaforma ITAN? Sicuramente fa video analisi neurale
sicuramente analizza in Machine Learning dati provenienti da sensori
sicuramente integra ed analizza dati di telerilevamento satellitare
ma la sua innovazione più interessante sta nell’essere un sistema capace di gestire grandi infrastrutture (qualunque siano le dimensioni) in modalità integrata, dove l’analisi di piccole porzioni dell’infrastruttura dette “nodi” sono comunque influenzate dai risultati dell’analisi di ogni altro “nodo” dell’infrastruttura. L’unità base dell’analisi neurale della piattaforma corrisponde ad un “nodo” al quale è associato un progetto di analisi ad alto livello. Il programmatore del “nodo” utilizza un linguaggio proprietario per poter interpellare il motore neurale in tempo reale e chiedere di strutturare le informazioni nel modo desiderato dal cliente. In questo modo è possibile chiedere al motore neurale, che analizza in tempo reale le informazioni provenienti dai flussi video, dai sensori e dai dati di telerilevamento satellitare di riconoscere eventi e situazioni anche molto complesse e logicamente concatenate. L’idea d’innovazione espressa nel sistema Neural Research ITAN è quindi una soluzione flessibile che si adatta alle necessità ed alle richieste del cliente. L’aderenza alle esigenze del cliente è massima perché la piattaforma ITAN della Neural Research produce per ogni cliente una soluzione personalizzata. In questo modo l’innovazione tecnologica diviene una forte innovazione di business poiché offre soluzioni talmente personalizzate che non è facilmente possibile trovare sul mercato.
