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Round da 6 milioni di euro per Aindo

La startup triestina sviluppa tecnologie per la generazione di dati sintetici al fine di ottimizzare l’intelligenza artificiale per diversi ambiti applicativi

Pubblicato il 18 Ott 2023

I co-fondatori di Aindo Borut Svara, Daniele Panfilo, Sebastiano Saccani

Aindo, startup nata dalla Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati (SISSA) di Trieste fa sapere di avere chiuso un round di investimento di 6 milioni di euro guidato da United Ventures e a cui partecipa anche Vertis che, con il fondoVertis Venture 3 Technology Transferè stato il primo investitore nella società. Questo nuovo finanziamento consentirà ad Aindo di potenziare il suo team e continuare lo sviluppo di soluzioni che agevolano l’uso dell’intelligenza artificiale in settori strategici come la sanità, la finanza e la pubblica amministrazione.

Il team di Aindo ha come obiettivo non solo quello di consolidare la sua posizione nell’ambito della tecnologia di generazione di dati sintetici, ma anche di rivoluzionare il concetto di mobilità del dato, intesa come scambio sicuro di informazioni, ponendo particolare attenzione alla tutela della privacy.

United Ventures guida questo secondo round di investimento attraverso il suo nuovo fondo early-stage UV3, riconoscendo il ruolo sempre più decisivo dei dati sintetici per la promozione di uno scambio sicuro delle informazioni e per lo sviluppo di soluzioni avanzate di intelligenza artificiale, in grado di accelerare la transizione tecnologica. In questo contesto l’ulteriore contributo di Vertis conferma la fiducia e il forte interesse degli investitori istituzionali alla dimensione strategica della tecnologia.

Secondo Gartner i dati sintetici sono tra le tendenze emergenti nel campo dell’AI e si prevede che entro il 2024 il 60% dei dati utilizzati in progetti di AI sarà generato sinteticamente (mentre era solo l’1% nel 2021). A queste valutazioni si aggiunge uno studio condotto da Grand View Research, per il quale il mercato globale dei dati sintetici sarà valutato 1,79 miliardi entro il 2030.

La tecnologia dei dati sintetici ha già provato il suo valore in diversi settori industriali, dall’ambito sanitario al comparto finanziario, bancario e assicurativo. In un settore ad alto impatto sociale come quello della salute, per esempio, la tecnologia di generazione dei dati sintetici di Aindo ha già trovato varie applicazioni: dal miglioramento dell’analisi predittiva di risposta a terapie farmacologiche in patologie rare, all’efficientamento della presa in carico del paziente in ambito ospedaliero, passando per la capacità di monitorare l’assistenza sanitaria a distanza prevedendo in anticipo situazioni di potenziale rischio.

“L’intelligenza artificiale generativa ha recentemente catturato l’immaginario collettivo e l’interesse globale grazie alle sue straordinarie capacità di generare testi e immagini. Le potenzialità dell’AI generativa non si applicano solo a questo tipo di dati, ma anche a informazioni strutturate che costituiscono gran parte del patrimonio di cui dispongono le aziende nei propri database. I dati sintetici che generiamo si comportano come quelli reali delle aziende, ma essendo artificiali non contengono informazioni personali e quindi limitano i rischi legati ai temi della privacy – dichiara in una nota Daniele Panfilo, co-fondatore e CEO di Aindo -. Quando abbiamo fondato Aindo, questa tecnologia era poco conosciuta al di fuori degli ambienti accademici. Da allora, l’obiettivo è stato quello di rendere la nostra soluzione disponibile al mondo industriale e della ricerca al fine di rendere l’innovazione basata sui dati sempre più sicura ed eticamente responsabile”.

Giulia Giovannini, partner di United Venturescommenta:”In Aindo, il primo investimento del nostro nuovo fondo UV3, abbiamo trovato tutti gli elementi che da sempre guidano la nostra tesi di investimento in United Ventures: un team forte ed estremamente competente, una tecnologia solida con un potenziale impatto enorme e un mercato in rapida crescita. La rivoluzione dell’intelligenza artificiale è qui, ma incontra ancora molti ostacoli, tra cui l’inaccessibilità dei dati, i lunghi tempi di elaborazione, le preoccupazioni legate alla privacy e le questioni etiche derivanti dalla raccolta di dati. I dati sintetici sono una risposta a queste problematiche, offrendo alle aziende uno strumento di grande importanza per sfruttare appieno le potenzialità dell’intelligenza artificiale, ma al contempo garantendo la privacy necessaria nella gestione dei dati stessi. Crediamo che Daniele e il suo team abbiamo la giusta ambizione per far scalare la piattaforma partendo dall’Italia a livello internazionale nel campo dei dati sintetici, e siamo entusiasti di supportarne la crescita”.

Roberto Della Marina, Operating Partner di Vertis e managing partner di Venture Factory, aggiunge: “Confermiamo il nostro supporto in Aindo e nella tecnologia dei dati sintetici, tra le tendenze emergenti nel campo dell’AI. Nei prossimi anni la richiesta di dati sintetici arriverà da diversi settori, in particolare sanitario, finanziario e assicurativo: in questi ambiti le tecnologie di Aindo abiliteranno la reale democratizzazione dell’uso dei dati permettendone utilizzo e condivisione responsabili nell’assoluto rispetto della privacy, aiuteranno ad allenare modelli di ML per rispondere meglio ai bisogni delle persone, generando così un impatto reale sulla vita di milioni di esseri umani. Aindo può guidare responsabilmente una nuova rivoluzione tecnologica abilitata dall’AI e noi siamo intenzionati a continuare a farne parte”.

I dati sintetici

I dati sintetici di Aindo non sono raccolti empiricamente, ma generati artificialmente attraverso modelli di machine learning. Questi modelli sono in grado di creare dati artificiali che riproducono fedelmente le caratteristiche e i comportamenti di quelli reali. I dati sintetici così generati mantengono quindi l’utilità statistica contenuta nei dati originali. Essendo artificiali, sono privi di informazioni sensibili e possono pertanto essere scambiati e analizzati in modo sicuro, senza rischi per la privacy degli individui.

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I dati sintetici consentono di applicare le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale in ambiti ad alto impatto sociale e di business, come la ricerca in ambito sanitario o lo sviluppo di tecnologie per i mercati finanziari.

Settore sanitario – I dati sintetici trovano applicazione nell’addestramento di modelli di intelligenza artificiale necessari per lo sviluppo di strumenti prognostici e predittivi nel campo sanitario, volti a migliorare la diagnostica e la cura di numerose patologie. I dati sanitari dei pazienti sono altamente riservati e in genere non possono essere scambiati; tuttavia, la loro analisi può portare a nuove conoscenze diagnostiche e farmacologiche per il trattamento di patologie specifiche o per l’identificazione di fattori di rischio. I dati sintetici di Aindo sono infatti in linea con le previsioni del GDPR: consentono quindi l’utilizzo, la mobilità e lo scambio di dati sanitari sintetici.

Settore finanziario  Nel mondo finanziario, i dati sintetici giocano un ruolo chiave nello sviluppo di soluzioni e servizi personalizzati. Una banca, per esempio, potrebbe utilizzarli per sviluppare accurati modelli di predizione del rischio, volti a identificare pattern e comportamenti tipici di imprese prossime a incorrere in difficoltà finanziarie. Inoltre, i dati sintetici possono essere impiegati con successo nel miglioramento dei sistemi antifrode grazie alle possibilità offerte in ambito di data augmentation.

Infrastrutture ed energia – Nei settori infrastrutturali ed energetici, i dati sintetici sono strumentali per la condivisione di dati tra settore pubblico e privato. Questo facilita la combinazione dell’offerta e della domanda in ambiti come l’ottimizzazione della gestione delle infrastrutture e delle reti. Pensiamo alle smart city, agli edifici intelligenti, al monitoraggio delle infrastrutture fisiche, come ponti, viadotti e reti viarie, per valutare usura, gestione del traffico e monitoraggio strutturale. I dati sintetici opportunamente calibrati permetterebbero la valutazione di scenari multirischio, come quelli statici, sismici e da rischio idrogeologico attraverso la simulazione dei differenti scenari di danno ovvero di gestione ottimale.

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