LUVINER
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Wearable Consumer & IoT

Gesture intelligenti. Chip minuscoli.

Esegui gesture recognition, activity tracking e classificazione del movimento su un microcontrollore sotto 1€. Senza cloud, senza dipendenza dal telefono, batteria che dura mesi.

Il Problema

L'AI wearable è bloccata nel cloud.

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Consumo Batteria

Inviare dati IMU via BLE a un telefono per la classificazione uccide la batteria. Gli utenti si aspettano giorni di autonomia, non ore.

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Dipendenza dal Telefono

La maggior parte dell'AI wearable richiede uno smartphone connesso per l'inferenza. Senza telefono, il dispositivo è un sensore stupido.

📈

Costo Hardware

Eseguire modelli CNN per gesture richiede MCU costosi con flash e SRAM grandi. Questo gonfia il costo della BOM a scala.

La Soluzione

Modello ultra-compatto. Chip sotto 1€. Mesi di batteria.

Le Reti Neurali di Luviner sono 6x più piccole e 30x più efficienti energeticamente delle CNN tradizionali. Un modello completo di gesture recognition sta in ~7 KB e gira su un Cortex-M0 — il core ARM più economico disponibile.

30x
Meno energia vs CNN
~7 KB
Dimensione modello (int8)
0.3 ms
Tempo di inferenza
<€1
Costo minimo chip
Applicazioni

Intelligenza del movimento su qualsiasi dispositivo.

✋

Gesture Recognition

Classifica gesti della mano e del polso da dati accelerometro/giroscopio. Swipe, tap, rotazione, flick — tutti riconosciuti on-device in tempo reale.

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Activity Tracking

Camminata, corsa, bici, scale, riposo — classificazione continua dell'attività da dati IMU senza elaborazione cloud o connettività telefono.

😴

Analisi del Sonno

Classificazione delle fasi del sonno e rilevamento movimenti da accelerometro da polso. Tutta l'elaborazione sul chip, nessun dato lascia il dispositivo.

Perché Luviner

Il vantaggio che ti serve a scala.

Risparmio BOM a Scala

Un modello da ~7 KB gira su un Cortex-M0 con 32 KB flash (sotto 1€). Le CNN richiedono Cortex-M4 con 256 KB (3-5€). A 10K unità: 30.000€ risparmiati.

Protezione IP Integrata

Il tuo algoritmo di gesture recognition è il tuo vantaggio competitivo. Il binding UID garantisce che i concorrenti non possano estrarre e clonare il tuo modello.

Nessun Team ML Necessario

Carica i dati IMU come CSV, clicca Addestra, scarica il binario. Il tuo team firmware gestisce l'intera pipeline ML senza un data scientist.

Come Funziona

Dai dati IMU a un dispositivo gesture-aware.

Registra i Gesti

Cattura dati accelerometro/giroscopio per ogni classe di gesto. Esporta come CSV con etichette.

Addestra il Modello

Carica su Luviner. Edge V3 addestra una rete neurale ultra-compatta e quantizza per MCU automaticamente.

Proteggi la Tua IP

Registra gli UID dei tuoi dispositivi. Il modello compilato gira solo sul tuo hardware autorizzato.

Spedisci

Scarica la libreria C compilata, linkala nel firmware e deploya. Zero dipendenze.

Pronto a rendere il tuo wearable più intelligente?

Inizia gratis con il piano Evaluation. Nessuna carta di credito richiesta.

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