Il contesto
Fabbrica cognitiva, città intelligenti, robotica, internet delle cose: è il filo digitale che attraversa tutta la catena industriale cambiando il modo di progettare, realizzare e distribuire prodotti e servizi.
Il modello della prossima rivoluzione industriale è quello dei maker e dell’internet abitata dalle cose, della manifattura distribuita sostenuta dalle dinamiche collaborative dell’open innovation, dello scambio e condivisione di saperi, know-how e strumenti.
Gli obiettivi
Nostri obiettivi sono la progettazione, la produzione e la commercializzazione di complementi funzionali d'arredo smart & connected: pannelli decorativi da parete, lampade, cronografi da tavolo o da muro, oggetti diversi di arredamento, caratterizzati da:
- Valore artistico ed autoriale di design.
- Valore tecnologico in termini di intelligenza artificiale — AI — ed interconnessione — IoT.
Non escludiamo la possibilità di estendere il catalogo anche a wearable device: complementi d'abbigliamento e gioielli.
I valori, le persone
Lavoriamo come comunità inclusiva ed aperta di data scientist, data engineer, artigiani digitali, artisti e visual designer.
Cura ed attenzione, flessibilità, adattamento ai vincoli — tecnologici, funzionali, di costo, di tempo — definiscono i tratti distintivi del nostro operare.
Dalle Lezioni americane di Italo Calvino prendiamo in prestito i nostri valori di riferimento: leggerezza, rapidità, esattezza, visibilità, molteplicità.
I nostri prototipi e concept progettuali
1. Mareografie
Mareografie — Alta e bassa marea è una linea di cronografi dei tempi lunghi: orologi da parete o da tavolo che scandiscono — invece dell'usuale tempo istantaneo del nostro agire in ore, minuti, secondi — l'altro tempo — più lento, più lungo — del flusso e riflusso delle maree, e del suo incessante comporsi armonico in respiri sinusoidali giornalieri e stagionali.
2. Recycle.Bin
Recycle.Bin è il concept progettuale di un cestino dei rifiuti intelligente — smart bin — per installazioni urbane o arredo di case ed uffici, capace di:
- Guardare — attraverso una microcamera — i rifiuti che si stanno per gettare.
- Classificare tali rifiuti — attraverso un modulo di machine learning — in vetro, metallo, carta, cartone, plastica, indifferenziato.
- Aprire quindi il contenitore specifico di conferimento per la raccolta differenziata.