Costruiamo gli strumenti che permettono agli ingegneri di deployare reti neurali su microcontrollori — senza scrivere una sola riga di codice ML.
Ogni anno, miliardi di microcontrollori vengono installati in macchine industriali, dispositivi medici e prodotti consumer. Quasi nessuno esegue AI — non perché l'hardware non possa, ma perché gli strumenti non esistono. Luviner cambia questo. Diamo ai team hardware un modo per passare dai dati dei sensori a un binario AI compilato e hardware-locked in pochi minuti. Nessuna competenza ML. Nessuna dipendenza cloud. Nessun vendor lock-in. Solo puro codice C che gira su un chip da 2€.
Le decisioni in tempo reale appartengono dove sono i dati — sul dispositivo. Nessuna latenza, nessun problema di connettività, nessun problema di privacy.
I tuoi modelli girano solo sul tuo hardware. Il binding UID e i watermark digitali garantiscono che la tua AI resti tua.
Carica CSV. Addestra. Scarica binario. Tre passi, nessun dottorato richiesto. Gestiamo noi la complessità.
Luviner è costruito su un'architettura proprietaria di reti neurali progettata per microcontrollori. I modelli sono più piccoli, più veloci e più efficienti energeticamente del deep learning tradizionale.
Luviner è un'azienda software indipendente con sede in Italia, focalizzata nel rendere l'intelligenza artificiale on-device accessibile a ogni team hardware nel mondo. Lavoriamo con produttori, OEM e system integrator nei settori manutenzione predittiva, dispositivi medici e IoT industriale.
Ingegnere con PhD in Applied Acoustics. Guida la strategia, lo sviluppo commerciale e le partnership — unendo una profonda competenza in dati sensoriali e signal processing con la missione di Luviner di portare l'AI su ogni dispositivo.
Sviluppatore software e fondatore di Docfire. Ha creato Luviner per portare l'AI su ogni microcontrollore — nessuna competenza ML richiesta, basta caricare i dati e deployare.
Il mercato Edge AI e' previsto raggiungere 38,9 miliardi di dollari entro il 2030. Luviner sta costruendo la piattaforma per sviluppatori che rende radicalmente semplice il deployment di AI sui microcontrollori — un segmento con enorme domanda e nessun player dominante.
Edge AI e TinyML sono tra i segmenti in piu' rapida crescita nel tech. Il solo IoT industriale e' un mercato da oltre 500 miliardi che richiede sempre piu' intelligenza on-device.
Motore proprietario di reti neurali con capacita' uniche: elaborazione temporale, apprendimento on-device e compressione modello — tutto in puro C per qualsiasi MCU.
Modello SaaS con bassi costi infrastrutturali. Nessun cluster GPU necessario per l'inferenza. I ricavi scalano con i deployment dei clienti, non con la spesa di calcolo.