// R&D

Conoscenza Artificiale

Un'AI che distingue cio' che e' vero da cio' che e' creduto

prototipo di ricerca

// Cos'e'

Una nuova generazione di sistemi che, a differenza dei modelli generalisti, mantiene la distinzione tra fatti, opinioni, norme e ipotesi — pensata per archivi storici, patrimonio culturale, ricerca scientifica e ambito giuridico, dove queste differenze sono essenziali.

// A che punto siamo

Q2 2026
F0 · formalizzazione 5 livelli SEG · paper interno
Q3-Q4 2026
Prototipo F1 · EAL Engine + ontologia tripartita su dominio test
Q1 2027
Pilot archivio culturale o normativo con design partner
// Dettagli tecnici · per addetti ai lavori +

Problema tecnico risolto

Gli LLM trattano ogni token uguale. Distinzioni cruciali (cosa e' vero, cosa e' creduto, cosa e' normativo, cosa e' ipotesi, cosa e' verificato) collassano in un'unica distribuzione di probabilita'. Per archivi storici, patrimonio culturale, conoscenza scientifica e diritto serve un'infrastruttura che preservi queste distinzioni.

Posizionamento tecnico

Infrastruttura epistemica · grafo stratificato + verifica formale

Architettura / approccio

  • 01 Livello 1 — Empirical Manifold · osservazioni primarie tipizzate
  • 02 Livello 2 — Dynamic Ontology · classi che evolvono con il dominio
  • 03 Livello 3 — Neurosymbolic Bridge · ancoraggio LLM ↔ simbolico
  • 04 Livello 4 — Epistemic Judgment · EAL Engine per giudizio modale
  • 05 Livello 5 — Architectonic · meta-livello di coerenza globale
  • 06 Ontologia tripartita Wittgensteiniana — fact/value/grammar separati

Stack tecnologico

PostgreSQL Neo4j Qdrant Python LangChain RDF/OWL FastAPI

TRL e stato di sviluppo

Prototipo · TRL 3/6
TRL attuale
3
TRL target
6
Fase
Prototipo

Standard di riferimento

RDF/OWL SKOS PROV-O CIDOC CRM

// Servizi correlati

Le competenze di Conoscenza Artificiale alimentano direttamente alcuni dei nostri servizi a progetto:

Approccio alla proprieta' intellettuale

Perche' brevettiamo e cosa significa per i clienti

// Altri progetti R&D