Chi siamo

I nostri valori

Crediamo che l'Intelligenza Artificiale farà parte delle nostre vite e disegnerà modelli di business per qualsiasi tipo di azienda, diventando parte integrante di ogni prodotto e servizio.

In questa sfida, vogliamo giocare un ruolo chiave creando strumenti di AI innovativi e affidabili, con performance elevate e durature nel tempo.

450 +

Articoli scientifici pubblicati

7000+

Citazioni scientifiche

30 +

Progetti industriali
Il nostro team

Lavoriamo con passione per affrontare le nuove sfide del AI

Risorsa 2@1.5x

Nicola Caporaso

CEO
Risorsa 6@1.5x

Alessandro Nuara

CTO & CIO
Risorsa 3@1.5x

Marcello Restelli

Scientific Advisor
Risorsa 4@1.5x

Nicola Gatti

Scientific Advisor
Risorsa 5@1.5x

Francesco Trovò

Scientific Advisor

Nicola Caporaso è imprenditore e consulente di direzione, con oltre venti anni di esperienza nel settore finanziario e del mercato dei capitali: ha collaborato con le principali banche italiane e altri istituti finanziari; ha fondato Kayrhos nel 2017, una boutique di consulenza manageriale, con un progetto professionale inedito in Business Innovation, Operational Design e Tech & Digital issues. È Startup Mentor certificato MIP presso Polihub, impegnato nel lancio di imprese innovative in molteplici settori, nonchè topic specialist in Innovazione&Trasformazione aziendale presso Bocconi Alumni  e membro di AFC Net, la comunità di Amministrazione, Finanza e Controllo dell'Università Bocconi. Ha conseguito un Master in Economia Aziendale presso l'Università Cattolica del Sacro Cuore di Milano e un Executive Master in Corporate Finance and Banking presso la SDA Bocconi. 

Alessandro Nuara è Ph.D. candidate in “Information Technology” presso il Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria del Politecnico di Milano. Durante la sua ricerca, ha maturato esperienza su tecniche di Online Machine Learning e sulla loro applicazione in ambienti microeconomici, con un focus particolare su online advertising e dynamic pricing. Nel 2019 ha lavorato come Applied Scientist Intern nel team di Machine Learning and Optimization di Amazon (Seattle); attualmente è assistente del corso “Data Intelligence Applications” e collabora in progetti di ricerca industriali come assegnista di ricerca al Politecnico di Milano. 

Marcello Restelli è professore associato presso il Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria del Politecnico di Milano, attualmente docente del corso di “Machine Learning”. È membro del Comitato del Dottorato di Ricerca in "Data Science and Computation" e si occupa di Machine Learning con un focus particolare sulle tecniche di Reinforcement Learning e sulla loro applicazione (robotica, finanza, veicoli autonomi, gestione delle risorse idriche, etc.). Già membro del Program Committee e area chair delle principali conferenze internazionali nella sua area di ricerca (NIPS, ICML, ICLE, AISTATS, AAAI e IJCAI, etc.), è ora il referente principale di oltre venti progetti di ricerca, finanziati sia dal settore pubblico che dalle principali società private italiane (Banca Intesa, Eni, Ferrari, Pirelli, etc.). Ha pubblicato più di cento articoli su alcune delle più prestigiose conferenze e riviste scientifiche internazionali ed è stato revisore per diverse pubblicazioni accademiche internazionali.

Nicola Gatti è professore associato presso il Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria del Politecnico di Milano ed attualmente insegna i corsi di “Data Intelligence Applications” ed “Economics and Computation”. I suoi interessi di ricerca si concentrano su algoritmi di Online Learning e Ottimizzazione in ambito economico. È membro del Comitato del Dottorato di Ricerca in “Computer Science and Engineering”, del Laboratorio Nazionale Italiano per i Sistemi di Intelligenza Artificiale e dell'Associazione Italiana per l'Intelligenza Artificiale. Inoltre, è co-direttore dell'Osservatorio italiano sull'Intelligenza Artificiale e del Centro di Ricerca&Innovazione AI del Politecnico di Milano.  Nel 2020, è vincitore del “Best Paper Award” nella prestigiosa conferenza NeurIPS con il paper “No-Regret Learning Dynamics for Extensive-Form Correlated Equilibrium”. 

Francesco Trovò è ricercatore presso il Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria del Politecnico di Milano. Ha tenuto corsi di “Intelligenza Artificiale” presso l'Università degli Studi di Bergamo e di “Online Learning and Monitoring” per il Programma di Dottorato di Ricerca del Politecnico di Milano. I suoi interessi di ricerca riguardano tecniche di Machine Learning e la loro applicazione a diversi scenari (Health Care, Ticket Pricing, Advertising, Portfolio Optimization). Ha conseguito il Ph.D. nel 2015 e da allora collabora in qualità di ricercatore senior con il gruppo di ricerca AirLab, in oltre venti progetti scientifici e industriali finanziati da aziende italiane (Volagratis, DoveVivo, AdsHotel, RSE, etc.). 

Risorsa 91@2x

Gianluca Liparoti

COO
Risorsa 7@1.5x

Alberto Marchesi

AI Specialist
Risorsa 92@2x

Simone Drago

AI Specialist
Risorsa 8@1.5x

Alessandro Lavelli

ML engineer
Risorsa 87@2x

Maurizio Fenn

Advisory Board
Davide

Davide Testoni

Full Stack Developer
Risorsa 88@2x

Davide Macocchi

Full Stack Developer
Risorsa 12@1.5x

Gianmarco Genalti

Applied Scientist
Risorsa 13@1.5x

Tommaso Dematté

Digital Marketing Specialist
Nicolò

Nicolò Brunello

Data Scientist
Risorsa 20@4x

Lorenzo Bisi

AI Specialist
Risorsa 18@2x

Matteo Fabris

Data Scientist
Risorsa 19@2x

Nicole Gentile

Data Scientist
Risorsa 89@2x

Alberto Ferrarin

ML Engineer
Risorsa 90@2x

Chiara Scrimieri

Data Scientist

BORSE DI RICERCA FINANZIATE DA ML CUBE

Marco Mussi

PhD student

Alessio Russo

PhD student
La nostra missione

Supportare i nostri clienti nella crescita del loro core business tramite soluzioni di Intelligenza Artificiale.

Abbiamo esperienza nello sviluppare soluzioni custom – con l’utilizzo tecnologie di Machine Learning, Natural Language Processing, e Computer vision – per startup, medie e grandi aziende.