Una vista cronologica delle idee, dei prodotti e delle linee di ricerca sviluppati da Cosen Lab.
Paper architetturali di approfondimento, studi di ingegneria e analisi sistemiche prodotti da Cosen Lab.
Come l'infrastruttura legacy mission-critical IBM AS/400 viene integrata e potenziata attraverso il layer cognitivo di IRIS Core AI, abilitando ragionamento distribuito, continuità operativa e verifica deterministica senza modifiche al runtime sottostante.
L'Intelligenza Artificiale che Protegge la Marginalità ad Ogni Trattativa nelle reti B2B e multi-filiale: raccomandazioni dinamiche, blocchi sotto costo e cross-selling strategico.
Ottimizza i livelli di stock, riduci fino al 30% i trasferimenti navetta inefficaci e previeni le rotture di stock con l'Intelligenza Artificiale applicata alla logistica B2B.
Traccia automaticamente le variazioni di prezzo sul mercato B2B, anticipa le dinamiche dei fornitori e proteggi la competitività di listino senza erosione del margine.
IRIS, Cognisphere, Clabbit, GeKo, Logistics Twin, Sentinel e gli altri progetti vengono riuniti in un portfolio che racconta una ricerca tecnologica in continua evoluzione.
Il protocollo viene ulteriormente definito come possibile infrastruttura per trasformare evidenze operative in fiducia digitale verificabile.
Il progetto esplora un nuovo approccio alla cybersecurity basato su osservazione continua, comprensione e risposta.
Nasce una nuova linea di ricerca dedicata alla difesa intelligente di sistemi, dati, infrastrutture e ambienti AI.
Governance, contesto, decisione, evidenza e azione iniziano a essere considerati parti di una stessa infrastruttura.
Viene delineato un primo ambiente sperimentale per esplorare sistemi cognitivi specialistici.
La ricerca sull'AI si sposta dalla costruzione di un singolo modello verso architetture cognitive composte da più capacità.
I diversi progetti iniziano a convergere verso una visione nella quale governance, contesto, memoria, decisione, assistenza e sicurezza possono operare come parti di un'infrastruttura comune.
I diversi progetti iniziano a convergere in una visione architetturale comune.
Cognisphere viene esplorato come infrastruttura cognitiva trasversale per collegare memoria, contesto, documenti, sensori e storico all'interno degli ambienti E-terna.
Il progetto viene ulteriormente sviluppato come infrastruttura per memoria, contesto e continuità cognitiva.
Viene definito uno scenario di sperimentazione per una rete distributiva multi-sede.
La sperimentazione passa dall'assistenza al singolo operatore alla comprensione della rete logistica.
E-terna evolve verso un ambiente di assistenza connesso nel quale sensori, contesto, memoria e interazione permettono di mantenere continuità tra persona, abitazione, familiari e operatori.
Una riflessione sul futuro dei sistemi legacy: non necessariamente da sostituire, ma da rendere più intelligenti.
Un prototipo dimostra come aggiungere intelligence a un sistema legacy senza modificarne il funzionamento.
Prende forma una nuova interfaccia per riunire stato della rete, previsioni e azioni preventive.
Viene delineata un'architettura capace di collegare identità, deleghe, governance, documenti, compliance, evidenze, workflow, agenti e sistemi AI all'interno di un ambiente coordinato.
Viene sperimentato un modello deterministico per valutare capacità, pressione, movimenti e possibili interventi logistici.
Prende forma l'idea di un'organizzazione digitale capace di coordinare servizi amministrativi, normativi e operativi attraverso IRIS, Discovery, Trust, Cognisphere, Clabbit e Digital Twin.
Il Logistics Twin evolve dalla fotografia della rete alla simulazione di scenari futuri.
La ricerca si estende all'ambiente domestico attraverso Digital Twin, IoT, impianti, documenti e dati della casa, con l'obiettivo di costruire una rappresentazione digitale persistente dell'ambiente abitativo.
Il Digital Twin entra nel territorio della logistica e della distribuzione.
IRIS viene portato verso scenari nei quali sistemi legacy e nuove capacità AI devono convivere senza sostituirsi.
La ricerca esplora una possibile evoluzione del DPP verso un'infrastruttura più ampia di fiducia digitale.
Viene esplorato il collegamento tra eventi, documenti, soggetti e processi attraverso una struttura continua di evidenze.
Il modello delle evidenze continue viene esteso alle relazioni tra organizzazioni e alle supply chain.
Il Digital Twin evolve dalla rappresentazione dell'organizzazione verso la sua osservazione nel tempo.
Governance, identità, evidenze e trust iniziano a convergere in una visione infrastrutturale comune.
Discovery viene esteso alla valutazione strutturata di sistemi e processi che coinvolgono l'intelligenza artificiale.
La simulazione diventa uno strumento per esplorare scenari prima di intervenire sui sistemi reali.
Nasce un ambiente dedicato alla simulazione di scenari e all'esplorazione delle conseguenze delle decisioni.
Il progetto viene definito come un ambiente operativo conversazionale, non come una semplice applicazione di chat.
Clabbit evolve verso un modello di interazione contestuale nel quale conversazione, memoria e autorizzazioni diventano parte dello stesso ambiente.
Una riflessione sulla distanza tra disponibilità dell'informazione e reale comprensione del contesto.
Prende forma un'infrastruttura cognitiva pensata per organizzare il contesto prima del suo utilizzo da parte dell'AI.
Nasce una nuova linea di ricerca dedicata alla gestione del contesto, della memoria e delle relazioni informative.
La ricerca si estende dalla governance dei modelli alla governance di sistemi AI capaci di agire autonomamente.
Prende forma il concetto di un protocollo dedicato alla raccolta e verifica continua delle evidenze.
La ricerca introduce l'idea di una verifica continua, non limitata alla fotografia periodica di un'organizzazione.
Le evidenze raccolte vengono organizzate in un fascicolo digitale riutilizzabile per assessment e compliance.
Il progetto evolve verso una piattaforma concreta per discovery, assessment e raccolta strutturata delle evidenze.
Viene sviluppato un primo motore parametrico per l'analisi strutturata delle organizzazioni.
L'analisi aziendale evolve verso una lettura più profonda di struttura, rischi, processi e dipendenze.
Prende forma un modello digitale capace di rappresentare struttura, processi, dati ed evidenze di un'organizzazione.
Il concetto di infrastruttura AI si estende alla rappresentazione digitale dell'organizzazione.
La ricerca si orienta verso un modello nel quale la conformità può essere osservata durante l'operatività.
Nasce l'idea di rappresentare l'affidabilità attraverso le evidenze disponibili e la loro continuità nel tempo.
Una riflessione sul rapporto tra automazione, responsabilità e possibilità di ricostruire ciò che un sistema ha fatto.
Vengono definiti alcuni dei primi elementi strutturali dell'architettura IRIS.
IRIS assume una dimensione più ampia: non soltanto AI, ma governance di sistemi, decisioni, processi ed evidenze.
I dati operativi iniziano a essere considerati non soltanto come informazioni, ma come possibili evidenze verificabili.
Viene definito l'approccio non invasivo: aggiungere intelligenza e governance senza sostituire l'infrastruttura esistente.
Prende forma il concetto di una traccia verificabile delle decisioni supportate dall'intelligenza artificiale.
La ricerca si sposta dall'AI come strumento di risposta all'AI come componente dei processi decisionali.
Nasce la ricerca su un'infrastruttura capace di collegare intelligenza artificiale, processi organizzativi e decisioni.
Un percorso dalle singole capacità a un tessuto interconnesso di fiducia digitale e cognizione.
«Dalla governance dell’AI e dalle evidenze ai sistemi cognitivi, all’intelligenza autonoma e alla difesa digitale.»
Dalle prime note concettuali di gennaio 2025 alle piattaforme operative, ai digital twin multidominio e alle architetture di difesa autonoma di fine 2026.