DEMIURGE costruisce Modelli Virtuali Immersivi Generativi che creano ambienti di addestramento completamente immersivi da una descrizione — arricchiti con fisica in tempo reale e feedback aptico, per esseri umani e robot.
Esplora la visione ↓Così come i grandi modelli linguistici generano testo, idee e codice da un semplice prompt, i Modelli Virtuali Immersivi Generativi (GIVM) di DEMIURGE generano ambienti di addestramento completi da una descrizione o da un obiettivo di apprendimento. Ambienti arricchiti con feedback aptico e sensoriale che rendono l'esperienza indistinguibile dalla realtà — per tirocinanti, chirurghi e robot autonomi.
Immaginiamo un futuro in cui descrivi una procedura chirurgica complessa e il nostro modello crea — in pochi secondi — un ambiente immersivo e adattivo per addestrarla.
Lo standard per il realismo, ma costoso, rischioso per i pazienti e dipendente dalla disponibilità dei casi. Non scalabile.
Buon realismo aptico, ma variabilità di scenario limitata, costi di aggiornamento elevati e solo parzialmente riutilizzabili. Statici per natura.
Scalabili ed economici, ma bassa accuratezza fisica, nessuna capacità generativa e nessuna personalizzazione automatica degli scenari.
Nessuna piattaforma esistente combina generazione guidata dall'AI con simulazione fisica in tempo reale. DEMIURGE colma questa lacuna.
Ogni componente è una frontiera della ricerca. Insieme formano un'integrazione che nessun concorrente offre attualmente.
Creazione automatica di nuovi scenari immersivi da descrizioni testuali. Simulazione in tempo reale di fenomeni fisici complessi.
Simulazione fedele in tempo reale di tessuti molli, strumenti chirurgici e le loro interazioni. Accurata per addestrare sia chirurghi umani che sistemi robotici.
Percezione realistica di texture, rigidità e forze di reazione. I dati aptici alimentano il training del modello per una manipolazione adattiva.
Realtà aumentata, virtuale, estesa e mista combinate per un'interazione multisensoriale e intuitiva senza interruzioni dell'immersione.
Condivisione dei dati che preserva la privacy per progetto, tramite protocolli crittografici avanzati. Abilita l'uso di dati clinici sensibili per il training senza esporli.
Meccanismi progettati per incoraggiare la cooperazione tra istituzioni eterogenee — ospedali, università, centri di ricerca.
Piattaforme come NVIDIA Isaac Sim ed Unreal Engine eccellono nella simulazione. DEMIURGE è l'unica piattaforma che integra entrambe — e aggiunge aptici, condivisione sicura dei dati e incentivi cooperativi.
| Piattaforma | AI Gen. | Simulaz. Fisica | Aptici | Dati Sicuri | Scenari Scalabili |
|---|---|---|---|---|---|
| DEMIURGE | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| NVIDIA Isaac / Unity / Unreal | ✗ | ✓ | ~ | ✗ | ~ |
| Project Genie / NVIDIA Cosmos | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ~ |
| Osso VR / PrecisionOS | ✗ | ~ | ~ | ✗ | ~ |
| Simulatori fisici (Simbionix) | ✗ | ~ | ✓ | ✗ | ✗ |
Integrare le prime funzionalità generative nel prototipo VR esistente. Validare le ipotesi di business model. Condurre studio di brevettabilità. Finanziato dal grant Sapienza.
Consegnare il Simulator Core al primo early adopter — Policlinico Umberto I o Gemelli. Validare il modello di supporto tecnico e formazione clinica.
Attivare flussi annuali di servizio e aggiornamento. Espandersi nella vendita di dataset sintetici per R&D nella robotica chirurgica.
Scalare il motore GIVM a biologia, chimica, manifattura industriale e robotica complessa. Posizionare DEMIURGE alla frontiera dell'AI agentiva fisica.
Competenze riconosciute internazionalmente in AI, simulazione fisica, crittografia e teoria dei giochi.
Esperienza startup; co-fondatore WSENSE. Ponte tra ricerca accademica e mercato.
Incentivi alla condivisione dei dati e cooperazione istituzionale. Collaborazione con Google.
Ha costruito il primo dimostratore DEMIURGE. Esperta in sistemi dinamici e robotica medica.
Creazione automatica di moduli immersivi. Collaborazione con Google e Meta.
Progetta protocolli sicuri e confidenziali per la condivisione dati multi-istituzione.
Modellazione fisica e sistemi immersivi applicati alla chirurgia robotica.
FAIR Research Fellow. Implementa simulazioni fisiche complesse in tempo reale.
Machine learning topologico e modellazione fisica applicata alla medicina.
Ledger distribuiti e strumenti crittografici avanzati per la governance dei dati.
Siamo alla ricerca di early adopter, partner di ricerca e investitori che vogliano far parte del motore generativo per i mondi virtuali immersivi.