Gallery Walk Live
FAQ
ROZES, spin-off dell’Università di Padova, ha sviluppato e brevettato il primo algoritmo di intelligenza artificiale al mondo in grado di individuare le aziende infiltrate dalla criminalità organizzata. La startup applica la ricerca accademica più avanzata al contrasto del financial crime, trasformando dati finanziari e societari in insight predittivi capaci di identificare, prevenire e interrompere reti criminali complesse.
Alla base di ROZES c’è una scoperta scientifica fondamentale: il rischio di infiltrazione mafiosa è misurabile. Da questo punto di partenza, il team ha costruito una piattaforma di risk intelligence che analizza grandi moli di dati con modelli di machine learning, AI predittiva e graph analysis. L’algoritmo brevettato raggiunge una precisione del 92% nel rilevare affinità tra un’azienda e i profili tipici di organizzazioni criminali, integrando poi queste informazioni in knowledge graph che ricostruiscono relazioni, pattern e connessioni tra soggetti economici.
L’impatto di questa tecnologia è duplice: etico e industriale. Infatti, eliminare le aziende “infiltrate” non solo tutela la legalità, ma aumenta la redditività di banche e imprese, come confermato da studi ripresi anche dalla Banca Centrale Europea e dal Financial Times.
Oggi ROZES collabora con attori di primo piano nel settore finanziario, che utilizzano la piattaforma per controllare le terze parti, automatizzando verifiche di compliance e corporate intelligence, e con realtà industriali, che impiegano gli algoritmi per monitorare la filiera e contrastare la contraffazione.
RARA Factory nasce da un gruppo di ricercatori dell’Università Ca’ Foscari di Venezia, con un'importante missione: sostituire le terre rare e i materiali critici – oggi indispensabili per la transizione ecologica ma scarsi, costosi e inquinanti da estrarre – con nuovi composti sostenibili creati da materiali abbondanti.
Le cosiddette “terre rare”, come neodimio o gadolinio, sono fondamentali per la produzione di magneti per auto elettriche, semiconduttori e dispositivi elettronici, ma la loro estrazione concentra il potere in poche aree geopolitiche e ha un forte impatto ambientale. RARA Factory affronta questo problema con un approccio rivoluzionario che combina fisica dei materiali, teoria delle reti e intelligenza artificiale in un processo brevettato capace di progettare, sintetizzare e testare nuovi materiali in tempi record.
Nei laboratori di Marghera, la startup è in grado di produrre e caratterizzare fino a 100 nuove leghe al giorno, analizzandone le proprietà ottiche, elettriche, magnetiche, termiche e meccaniche. Questo modello “AI-driven materials discovery” consente di replicare le proprietà funzionali delle terre rare utilizzando risorse sostenibili, aprendo la strada a una nuova generazione di materiali ecocompatibili per la mobilità elettrica, l’elettronica e l’energia pulita.
Guidata da Stefano Bonetti (Founder e CTO) e Michele Bugliesi (Founder e CEO), RARA Factory unisce rigore scientifico e visione industriale, con l’obiettivo di diventare leader nello sviluppo di materiali alternativi che rendano la transizione ecologica davvero indipendente e sostenibile.
QUINDI è una startup deep tech che ha sviluppato il primo “production copilot”, una piattaforma intelligente che raccoglie dati da macchinari e sistemi industriali per ottimizzare in tempo reale la programmazione della produzione, riducendo sprechi e massimizzando i margini operativi.
Come un “Google Maps” della fabbrica, QUINDI guida la produzione passo dopo passo, riconoscendo eventi critici, ricalcolando la rotta e suggerendo automaticamente la soluzione più efficiente per raggiungere gli obiettivi di output e sostenibilità. Un’innovazione che risponde a un problema ancora diffuso: oggi 9 aziende manifatturiere su 10 pianificano la produzione con strumenti obsoleti, perdendo fino al 20% del margine operativo.
La piattaforma dialoga in modo nativo con macchinari, magazzini, veicoli e software gestionali, raccogliendo informazioni su cosa, come, dove e da chi si produce, e alimentando una rete di algoritmi di scheduling dinamico e machine learning che aggiornano costantemente i piani produttivi. Oltre al monitoraggio in tempo reale, QUINDI analizza i trend storici dei dati per individuare deviazioni e opportunità di miglioramento continuo.
Il sistema è pensato per essere user-friendly e fortemente orientato alla user experience (UX/UI), grazie a una collezione di language agents che consentono a manager e operatori di interagire con il copilota in modo naturale, su diversi dispositivi.
QUINDI rappresenta una nuova frontiera per la smart manufacturing, nata da un team di ricercatori dell’Università di Padova e oggi proiettata verso la Silicon Valley. L’obiettivo: evolvere dal production copilot al production autopilot, dove la fabbrica diventa davvero capace di adattarsi, decidere e migliorarsi in autonomia.
Live Information System è una startup innovativa che ha sviluppato una piattaforma software multipiattaforma per migliorare la resilienza, l’efficienza e l’adattabilità degli edifici, trasformandoli in veri e propri organismi digitali interconnessi.
Basata sulla tecnologia BIM (Building Information Modeling) — obbligatoria per i progetti pubblici dal 2025 — la piattaforma crea un digital twin dell’edificio, un gemello virtuale in cui convergono dati provenienti da sensori e sistemi IoT. In questo modo è possibile monitorare in tempo reale parametri strutturali e ambientali, individuare anomalie e ottimizzare illuminazione, ventilazione e consumi energetici.
L’interfaccia, progettata per essere “easy to use”, consente a progettisti, imprese e gestori di collaborare in un unico ambiente digitale, migliorando la comunicazione tra le diverse maestranze e riducendo errori, costi e tempi di costruzione. Tutti i dati generati restano tracciati e consultabili, permettendo di certificare lo storico dell’edificio e di gestirne l’intero ciclo di vita — dalla progettazione alla manutenzione fino alla dismissione o al cambio di destinazione d’uso.
Con un team multidisciplinare di ingegneri e architetti, Live Information System punta a colmare il divario tecnologico dell’edilizia e a costruire le città del futuro, un edificio alla volta, attraverso la digitalizzazione sostenibile e l’integrazione intelligente dei dati.
RILEMO è una startup medtech che sta rivoluzionando la diagnostica per immagini con dispositivi portatili basati su imaging elettromagnetico brevettato e intelligenza artificiale, per rendere possibile la diagnosi di chiunque, ovunque.
L’obiettivo è ribaltare il paradigma tradizionale: non più il paziente che si sposta verso l’ospedale, ma la diagnostica che raggiunge il paziente, ovunque si trovi — in ambulanza, nelle RSA, sul campo sportivo o al letto d’ospedale. Un cambiamento cruciale in patologie tempo-dipendenti come l’ictus, che ogni anno colpisce 15 milioni di persone nel mondo: un terzo muore e un altro terzo rimane disabile, spesso perché la diagnosi non arriva in tempo.
Il dispositivo sviluppato da RILEMO utilizza onde elettromagnetiche non ionizzanti, sicure e accessibili a tutte le popolazioni, per acquisire immagini cerebrali in meno di due secondi. Un sistema di antenne integrate emette e riceve segnali che vengono elaborati in tempo reale dall’AI on-device, restituendo ai medici una ricostruzione volumetrica della testa e supportandoli nella diagnosi immediata.
L’intelligenza artificiale integrata non solo facilita l’interpretazione delle immagini, ma automatizza parte del referto medico, riducendo il carico burocratico e permettendo ai clinici di concentrarsi sulla cura del paziente.
Guidata da Valentina Lidoni e da un team multidisciplinare di ingegneri, ricercatori e medici, RILEMO mira ad estendere la sua tecnologia a tutti i distretti corporei, con il supporto di advisor clinici, tecnici e regolatori. La visione è chiara: portare la diagnostica avanzata fuori dagli ospedali, democratizzando l’accesso alle cure e abilitando la medicina del futuro — rapida, portatile e ovunque necessaria.
L’obiettivo di AISPOT è supportare gli agricoltori nel rilevare in anticipo le fitopatologie che colpiscono le colture – come peronospora, oidio e botrite – attraverso un sistema di analisi dell’aria che intercetta le spore aerodisperse, invisibili all’occhio umano ma determinanti per la diffusione delle malattie.
La piattaforma si basa su due strumenti complementari:
- SporeScout, un dispositivo che campiona l’aria direttamente nei campi e convoglia le particelle su una cartuccia adesiva;
- SporeFinder Pro, un’unità ottica ad alta risoluzione che analizza i campioni con un ingrandimento di 400x, riconoscendo le spore target grazie a modelli di intelligenza artificiale e machine learning addestrati su dati reali raccolti sul campo.
Le immagini acquisite vengono elaborate in cloud, dove un algoritmo di riconoscimento automatico identifica numero, tipologia e morfologia delle specie responsabili delle patologie, generando una libreria digitale in continua evoluzione. Questo consente di fornire previsioni precise e tempestive agli agricoltori, riducendo sprechi, trattamenti inutili e impatti ambientali.
Con SporeScout già disponibile sul mercato e SporeFinder Pro in arrivo a novembre, AISPOT rappresenta una nuova frontiera dell’agritech: una tecnologia che trasforma la prevenzione agricola da reattiva a predittiva, coniugando sostenibilità, innovazione e conoscenza scientifica.
LOKI è una startup deep tech che utilizza l’intelligenza artificiale per rendere la manutenzione stradale più efficiente, predittiva e sostenibile. Ha sviluppato un sistema plug & play installabile su qualunque veicolo, in grado di monitorare automaticamente strade e marciapiedi durante la normale circolazione.
Attraverso una combinazione di visione artificiale e machine learning, il sistema rileva, classifica e geolocalizza in tempo reale i difetti dell’asfalto ed altri elementi — come crepe, buche e segnaletica — stimandone anche le dimensioni e lo stato di evoluzione. I dati raccolti vengono elaborati su una web app dedicata, che permette ai responsabili della manutenzione urbana di visualizzare le criticità su mappa, pianificare gli interventi e attuare strategie di manutenzione predittiva.
Il sistema è già stato utilizzato in Italia e Spagna e la tecnologia di LOKI ha dimostrato di poter funzionare fino a 130 km/h e mappare 400km di rete urbana in meno di 24 ore di misure, con una precisione di localizzazione inferiore ai 20 cm e sistemi di autenticazione integrata su posizione e timestamp.
In fase di sviluppo, la startup sta ampliando la piattaforma con un modello multisorgente di manutenzione predittiva, capace di combinare dati da traffico, clima e ispezioni visive per prevedere la fatica e l’evoluzione delle microfratture, riducendo tempi e costi di monitoraggio e migliorando la sicurezza infrastrutturale.
Grazie a un team multidisciplinare di esperti in AI, ingegneria civile, space technology e business management, LOKI rappresenta una nuova frontiera per la mobilità urbana intelligente, trasformando la strada in una fonte continua di dati per la città del futuro.
Active Label ha sviluppato un sistema brevettato che consente di tracciare in modo preciso e sostenibile parametri fondamentali come temperatura, luce e umidità, elementi cruciali per garantire qualità e sicurezza nei settori food e pharma.
Il cuore della soluzione è rappresentato dalle Smart Label, etichette intelligenti che, grazie a inchiostri contenenti micro-cristalli ottici, registrano variazioni ambientali invisibili a occhio nudo. Le informazioni vengono poi lette tramite uno smartphone o sensori dedicati e inviate a una dashboard digitale che elabora i dati attraverso modelli predittivi e algoritmi proprietari.
In questo modo, le aziende possono non solo rilevare eventuali anomalie nella catena del freddo o nei processi logistici, ma anche prevedere e prevenire perdite di prodotto, ottimizzando i flussi e riducendo gli sprechi. Un problema enorme: si stimano infatti oltre 60 miliardi di euro di perdite annuali per le sole imprese europee del settore alimentare e farmaceutico.
Grazie a tre brevetti internazionali e a un modello che unisce hardware e software (Hardware-as-a-Service), Active Label si propone come una piattaforma scalabile, capillare e accessibile, capace di democratizzare la tracciabilità avanzata e rendere la filiera più efficiente, trasparente e sostenibile.
Beyond Biomechanics Sport on Field è una startup innovativa, spin-off dell'Università di Padova, nata nel 2017 dall’incontro tra ricerca accademica e tecnologia applicata allo sport. L’obiettivo è ridurre il rischio di infortuni e ottimizzare le prestazioni degli atleti attraverso l’analisi biomeccanica e l’intelligenza artificiale.
Il team ha sviluppato un sistema brevettato che consente di analizzare i movimenti degli atleti direttamente sul campo, utilizzando semplici video di gioco per raccogliere dati complessi senza sensori o marcatori. L’algoritmo, addestrato su migliaia di ore di riprese in oltre dieci discipline sportive, calcola un indice di rischio espresso come semaforo, che aiuta preparatori e allenatori a individuare gli atleti più esposti a infortuni al ginocchio — in particolare alla rottura del legamento crociato, l’incubo di ogni sportivo.
Grazie a due brevetti internazionali depositati in Europa, Italia e Stati Uniti, la tecnologia collega oggi l’indice di rischio alla tensione effettiva del legamento, consentendo valutazioni sempre più accurate e personalizzate. Dopo i test di mercato, la startup sta preparando il lancio della seconda generazione del software, una piattaforma che permetterà agli allenatori di effettuare screening autonomi tramite un’applicazione dedicata.
Beyond Biomechanics Sport on Field rappresenta una nuova frontiera dello sport tech, dove la scienza del movimento incontra l’AI per creare strumenti predittivi, accessibili e concreti, capaci di rendere lo sport più sicuro, personalizzato e sostenibile.
MaCh3D è una startup innovativa che ha sviluppato una piattaforma di smart material testing per digitalizzare l’analisi dei materiali direttamente nei reparti di produzione industriale, portando fuori dai laboratori un processo finora complesso, costoso e lento.
L’obiettivo è rendere i controlli sui materiali più rapidi, accessibili e integrati nella filiera produttiva, permettendo alle aziende di individuare tempestivamente anomalie nella materia prima, nei macchinari o nei prodotti finiti. La soluzione combina un dispositivo compatto e brevettato, facilmente installabile accanto a qualsiasi macchina di produzione, con un sistema di afferraggio rapido che semplifica le prove di resistenza e deformazione, mantenendo la stessa accuratezza dei test di laboratorio.
I dati raccolti vengono inviati in tempo reale al cloud MaCh3D, dove possono essere analizzati, condivisi e valorizzati per il controllo di processo, la qualifica dei materiali e il monitoraggio della produzione. Il sistema riduce drasticamente tempi e costi, rendendo il material testing accessibile anche alle PMI.
Già brevettata e pronta per il mercato, la piattaforma è sostenuta da Industrio Ventures, Forward Factory e EIT Manufacturing, e trova applicazione in diversi settori: dall’industria manifatturiera alla ricerca e alla didattica. La prossima evoluzione prevede l’integrazione dei dati di produzione con quelli dei materiali, abilitando funzioni di intelligenza artificiale per il controllo automatico, l’ottimizzazione del design e lo sviluppo di nuovi materiali.
Con un team di ingegneri e ricercatori provenienti dal mondo accademico e industriale, MaCh3D guida la rivoluzione del material testing, rendendo la sicurezza e la qualità dei materiali una parte naturale e digitale del processo produttivo.