Discovering future technologies

Questo focus esplora le frontiere dell’intelligenza artificiale, del calcolo avanzato, del sensing evoluto, delle tecnologie low-observability e dei materiali resilienti, con l’obiettivo di individuare soluzioni capaci di rendere i sistemi digitali e fisici più efficienti, autonomi, interpretabili, adattivi e robusti.

Leonardo è interessata a entrare in contatto con soggetti che sviluppano tecnologie innovative per superare i limiti degli approcci tradizionali: modelli più compatti e specializzati, apprendimento da dati distribuiti o non etichettati, nuove architetture hardware e software per elaborare informazioni in modo più rapido, sicuro e scalabile, sensori avanzati, tecnologie per la navigazione resiliente, superfici funzionali e materiali capaci di migliorare durabilità, adattabilità e gestione della segnatura.

L’obiettivo è identificare partner con competenze, prototipi e linee di ricerca in grado di contribuire all’evoluzione di sistemi intelligenti, infrastrutture digitali avanzate, processi industriali complessi, piattaforme mission-critical e tecnologie abilitanti per ambienti operativi complessi.

Tecnologie oggetto di interesse

Artificial Intelligence

• Small Language Models
  Modelli linguistici compatti, efficienti e distribuibili anche su piattaforme con risorse limitate.
• Domain Specific Language Models
  Modelli linguistici specializzati su specifici domini, processi o contesti applicativi.
• Federated Learning
  Addestramento collaborativo di modelli su dati distribuiti, senza condivisione dei dati grezzi.
• Machine Unlearning
  Tecniche per rimuovere selettivamente dai modelli l'influenza di specifici dati appresi.
• Self-Supervised Learning
  Apprendimento basato su segnali ricavati automaticamente dai dati, senza etichettatura manuale.
• Knowledge Graphs
  Rappresentazioni strutturate di entità e relazioni per organizzare e interrogare conoscenza complessa.
• Hyper-Synthetic Data
  Dati artificiali realistici generati per addestrare, testare o validare modelli e sistemi.

Advanced Computing

• Neuromorphic Computing
  Architetture di calcolo ispirate al cervello, efficienti, parallele e a basso consumo.
• Biocomputing
  Calcolo basato su componenti biologiche, come DNA, RNA, proteine o cellule.
• In-Memory Processing
  Elaborazione dei dati direttamente o vicino alla memoria per ridurre tempi e consumi.

Future Sensing, Low-Observability & Resilient Materials

• Bio-inspired Low-Observability Technologies
  Tecnologie di camouflage, adattamento ambientale e gestione della segnatura ispirate a organismi naturali, superfici biologiche o meccanismi biomimetici
• Next Generation Metasurfaces
  Superfici ingegnerizzate avanzate per controllare, modulare o riconfigurare la propagazione di onde elettromagnetiche, acustiche o ottiche.
• Polarimetric Sensing
  Sistemi di sensing basati sull’analisi della polarizzazione per estrarre informazioni avanzate su materiali, superfici, oggetti o scenari osservati.
• Quantum Navigation
  Tecnologie di navigazione basate su sensori quantistici, misure inerziali avanzate o riferimenti temporali ad alta precisione, anche in assenza di segnali satellitari.
• Self-healing Materials
  Materiali capaci di rilevare, limitare o riparare autonomamente danni, microfratture o degrado funzionale, migliorando durabilità e resilienza dei sistemi.