MIRAGE
Multi-model Inference Reliability & Agreement Gate Engine. L'architettura è centrata sulla gestione delle divergenze, sulla rivalutazione selettiva e sul controllo del rilascio a runtime.
Ricerca & IP
Tecnologia proprietaria. Validazione indipendente. Protezione dell’IP.
MIRAGE unisce una domanda di brevetto depositata, know-how proprietario e un programma di ricerca dedicato a decisioni AI affidabili, verificabili e tracciabili.
01
Controllo a runtimeUna divergenza rilevante non viene solo registrata: può attivare un percorso di esecuzione diverso.
02
Inferenza selettivaLa capacità di calcolo aggiuntiva si concentra solo sugli aspetti che richiedono verifica.
03
Decisioni tracciabiliLe esecuzioni rilevanti possono conservare una traccia decisionale verificabile e riproducibile.
Focus di ricerca
Ricerca sull'affidabilità delle decisioni AI.
La ricerca MIRAGE studia come più sistemi AI possano divergere, produrre un consenso solo apparente o richiedere comunque ulteriori verifiche prima che una decisione venga rilasciata.
Divergenza multi-modello
Misurare e interpretare le divergenze tra modelli AI eterogenei.
Consenso apparente
Studiare i casi in cui l'accordo tra modelli non corrisponde a una reale indipendenza delle fonti.
Decision assurance
Inferenza selettiva, indipendenza dei modelli, controllo del rilascio e tracciabilità dell'esecuzione.
AI Decision Assurance
Un livello di controllo per decisioni AI consapevoli del rischio.
MIRAGE è un AI Decision Assurance Layer model-agnostic. È progettato per verificare, confrontare, documentare e governare decisioni prodotte da più modelli o agenti AI, con gestione esplicita dei conflitti, routing selettivo, validazione, auditabilità ed escalation umana quando richiesta.
L'obiettivo non è affermare che l'AI abbia sempre ragione. È rendere il percorso dall'inferenza all'azione più controllabile, ispezionabile e responsabilizzabile.
Contesto di AI governance
Progettato pensando alla governance dell'AI.
MIRAGE è sviluppato per supportare processi decisionali AI auditabili e consapevoli del rischio. La ricerca e la documentazione sono impostate per dialogare con i principali riferimenti di governance e gestione del rischio AI.
EU AI Act
Un quadro regolatorio che rafforza l'importanza di trasparenza, gestione del rischio, tracciabilità e supervisione umana nei sistemi AI.
NIST AI RMF + GenAI Profile
Riferimenti per governare, mappare, misurare e gestire il rischio AI, comprese le specificità dei sistemi di AI generativa.
ISO/IEC 42001
Uno standard di sistema di gestione per organizzazioni che sviluppano, forniscono o utilizzano sistemi di intelligenza artificiale.
Nota di posizionamento. Questi riferimenti descrivono il contesto di governance che MIRAGE è progettato per supportare. Non costituiscono certificazione, dichiarazione di conformità legale o valutazione di conformità.
Collaborazione
Ricerca condivisa, senza esporre il nucleo proprietario.
Validazione e benchmarking possono concentrarsi su comportamenti osservabili e risultati misurabili, mantenendo riservata la logica implementativa sensibile.
Università
Validazione congiunta, definizione di benchmark e ricerca applicata.
R&D industriale
Test su casi d'uso reali e workflow decisionali ad alto valore.
Innovazione pubblica
Programmi R&D, bandi e sperimentazioni tecnologiche finanziate.
Produzione scientifica
Pubblicazioni ed esperimenti progettati per preservare il know-how riservato.
Strategia IP
Protezione brevettuale e know-how riservato.
Proteggere ciò che rende MIRAGE distintivo.La domanda di brevetto tutela il sistema tecnico centrale; la logica implementativa più sensibile resta invece patrimonio proprietario e riservato.
Soglie, metodi di calibrazione, regole di routing, logiche di ottimizzazione, dataset, prompt ed euristiche proprietarie restano fuori dalla disclosure pubblica.