# Migliori Software di Reti Neurali Artificiali - Pagina 4

  *By [Tian Lin](https://research.g2.com/insights/author/tian-lin)*

   Il software di reti neurali artificiali (ANN) fornisce modelli computazionali che imitano le reti neurali del cervello umano, adattandosi a nuove informazioni per automatizzare compiti complessi, supportare l'analisi predittiva e abilitare funzionalità di deep learning come il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento vocale in vari settori, tra cui sanità, finanza e automotive.

### Capacità Principali del Software di Reti Neurali Artificiali

Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria delle Reti Neurali Artificiali, un prodotto deve:

- Fornire una rete basata su unità neurali interconnesse per abilitare capacità di apprendimento
- Offrire una struttura per algoritmi di apprendimento profondo, inclusi reti neurali profonde (DNN) con più livelli nascosti
- Collegarsi a fonti di dati per alimentare la rete neurale con informazioni
- Supportare i processi di addestramento, test e valutazione del modello
- Integrare con altri strumenti e framework di machine learning (ML) e AI
- Abilitare la scalabilità per gestire grandi set di dati e calcoli complessi
- Includere documentazione e risorse di supporto per gli utenti

### Casi d'Uso Comuni per il Software di Reti Neurali Artificiali

Data scientist, ingegneri ML e ricercatori utilizzano il software ANN per costruire applicazioni intelligenti in una vasta gamma di domini. I casi d'uso comuni includono:

- Alimentare l'analisi predittiva, il rilevamento delle anomalie e l'analisi del comportamento dei clienti nelle applicazioni aziendali
- Abilitare il riconoscimento delle immagini, NLP e riconoscimento vocale attraverso architetture di reti neurali profonde
- Supportare la diagnostica sanitaria, il rilevamento delle frodi finanziarie e lo sviluppo di motori di raccomandazione

### Come il Software di Reti Neurali Artificiali si Differenzia da Altri Strumenti

Le ANN formano lo strato fondamentale per una vasta gamma di algoritmi di deep learning, rendendole più fondamentali rispetto agli strumenti ML specializzati focalizzati su compiti specifici. Mentre il [software di machine learning](https://www.g2.com/categories/machine-learning) fornisce strumenti per capacità come motori di raccomandazione e riconoscimento di pattern, le piattaforme ANN si concentrano specificamente sulla costruzione e l'addestramento di reti di unità neurali interconnesse che alimentano architetture di apprendimento più profonde, inclusi i DNN.

### Approfondimenti da G2 sul Software di Reti Neurali Artificiali

Basato sulle tendenze di categoria su G2, la scalabilità per grandi set di dati e la flessibilità nell'architettura del modello si distinguono come capacità eccezionali. Queste piattaforme offrono miglioramenti nella precisione delle previsioni e la capacità di alimentare applicazioni di deep learning complesse come benefici principali dell'adozione.




  
## How Many Software di Reti Neurali Artificiali Products Does G2 Track?
**Total Products under this Category:** 92

### Category Stats (May 2026)
- **Average Rating**: 4.27/5
- **New Reviews This Quarter**: 3
- **Buyer Segments**: Mercato Medio 67% │ Piccola Impresa 33%
- **Top Trending Product**: AIToolbox (+0.011)
*Last updated: May 18, 2026*

  
## How Does G2 Rank Software di Reti Neurali Artificiali Products?

**Perché puoi fidarti delle classifiche software di G2:**

- 30 Analisti ed Esperti di Dati
- 500+ Recensioni autentiche
- 92+ Prodotti
- Classifiche Imparziali

Le classifiche software di G2 si basano su recensioni verificate degli utenti, moderazione rigorosa e una metodologia di ricerca coerente mantenuta da un team di analisti ed esperti di dati. Ogni prodotto è misurato utilizzando gli stessi criteri trasparenti, senza posizionamenti a pagamento o influenze dei venditori. Sebbene le recensioni riflettano esperienze reali degli utenti, che possono essere soggettive, offrono preziose informazioni su come il software si comporta nelle mani dei professionisti. Insieme, questi input alimentano il G2 Score, un modo standardizzato per confrontare gli strumenti all'interno di ogni categoria.

  
## Which Software di Reti Neurali Artificiali Is Best for Your Use Case?

- **Leader:** [AWS Deep Learning AMIs](https://www.g2.com/it/products/aws-deep-learning-amis/reviews)
- **Miglior performer:** [Torch](https://www.g2.com/it/products/torch/reviews)
- **Più facile da usare:** [Keras](https://www.g2.com/it/products/keras/reviews)
- **Più in voga:** [Keras](https://www.g2.com/it/products/keras/reviews)
- **Miglior software gratuito:** [H2O](https://www.g2.com/it/products/h2o/reviews)

  
  ## What Are the Top-Rated Software di Reti Neurali Artificiali Products in 2026?
### 1. [MARIANNMT](https://www.g2.com/it/products/mariannmt/reviews)
  Marian è un framework di traduzione automatica neurale efficiente e gratuito, scritto interamente in C++ con dipendenze minime. È principalmente sviluppato dal team di Microsoft Translator. Molti contributori accademici (in particolare l'Università di Edimburgo e in passato l'Università Adam Mickiewicz di Poznań) e commerciali aiutano nel suo sviluppo.



**Who Is the Company Behind MARIANNMT?**

- **Venditore:** [Microsoft](https://www.g2.com/it/sellers/microsoft)
- **Anno di Fondazione:** 1975
- **Sede centrale:** Redmond, Washington
- **Twitter:** @microsoft (13,101,622 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 dipendenti su LinkedIn®)
- **Proprietà:** MSFT



### 2. [MythWorx](https://www.g2.com/it/products/mythworx/reviews)
  MythWorx è una piattaforma di intelligenza generale artificiale che sviluppa un sistema di ragionamento biomimetico.



**Who Is the Company Behind MythWorx?**

- **Venditore:** [MythWorx](https://www.g2.com/it/sellers/mythworx)
- **Sede centrale:** N/A
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/mythworx/ (9 dipendenti su LinkedIn®)



### 3. [Neuraxle](https://www.g2.com/it/products/neuraxle/reviews)
  Neuraxle è una libreria di Machine Learning (ML) per costruire pipeline di machine learning pulite utilizzando le giuste astrazioni. Compatibile con i framework di deep learning e l'API di scikit-learn, può gestire minibatch in streaming, utilizzare checkpoint di dati, costruire pipeline originali e serializzare modelli con salvataggi personalizzati per ogni passaggio.



**Who Is the Company Behind Neuraxle?**

- **Venditore:** [Neuraxio](https://www.g2.com/it/sellers/neuraxio)
- **Sede centrale:** N/A
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®)



### 4. [NeuroReef](https://www.g2.com/it/products/neuroreef/reviews)
  NeuroReef Labs è all'avanguardia nell'intelligenza artificiale medica, sviluppando sistemi intelligenti ispirati al funzionamento del cervello per migliorare i risultati sanitari globali. I loro prodotti di punta, MedAura e CareCortex.ai, sono progettati rispettivamente per fornire approfondimenti medici basati su evidenze e per ottimizzare i flussi di lavoro clinici. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - MedAura: Emula i processi cognitivi umani per fornire informazioni mediche affidabili, utilizzando il framework GRADE per garantire che gli approfondimenti siano basati sulle evidenze più attuali e credibili. - CareCortex.ai: Una piattaforma alimentata dall'IA che automatizza la documentazione clinica, genera note pronte per il sistema EMR e include funzionalità come mappatura dinamica delle evidenze, flussi di lavoro personalizzabili, validazione della conformità in tempo reale e registri di audit. Valore Primario e Soluzioni: I prodotti di NeuroReef Labs affrontano sfide critiche nel settore sanitario riducendo i carichi amministrativi, migliorando il processo decisionale e aumentando l'efficienza operativa. Fornendo soluzioni avanzate di intelligenza artificiale, consentono ai professionisti sanitari di concentrarsi maggiormente sulla cura del paziente, portando infine a migliori risultati sanitari e a processi clinici più snelli.



**Who Is the Company Behind NeuroReef?**

- **Venditore:** [NeuroReef](https://www.g2.com/it/sellers/neuroreef)
- **Anno di Fondazione:** 2023
- **Sede centrale:** Austin, US
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/neuroreef-labs (5 dipendenti su LinkedIn®)



### 5. [NeuroSignal](https://www.g2.com/it/products/neurosignal/reviews)
  NeuroSignal is an advanced platform designed to enhance neural signal processing and analysis, catering to researchers and professionals in neuroscience and related fields. It offers a comprehensive suite of tools that facilitate the acquisition, processing, and interpretation of complex neural data, streamlining workflows and improving the accuracy of results. Key features and functionality of NeuroSignal include: - Real-time Data Acquisition: Enables seamless collection of neural signals from various sources, ensuring high fidelity and minimal latency. - Advanced Signal Processing: Provides a range of algorithms for filtering, artifact removal, and feature extraction, allowing users to tailor analyses to specific research needs. - Intuitive Visualization Tools: Offers dynamic and customizable visual representations of neural data, aiding in the identification of patterns and anomalies. - Machine Learning Integration: Supports the application of machine learning models to predict outcomes and classify neural patterns, enhancing the depth of analysis. - Scalability and Flexibility: Designed to handle datasets of varying sizes, from small-scale studies to large, complex experiments, accommodating diverse research requirements. The primary value of NeuroSignal lies in its ability to simplify and accelerate the process of neural data analysis. By providing a user-friendly interface combined with powerful analytical tools, it addresses common challenges faced by neuroscientists, such as data complexity and processing time. This enables users to focus more on deriving meaningful insights and advancing their research, ultimately contributing to a deeper understanding of neural mechanisms and potential applications in medical and technological domains.



**Who Is the Company Behind NeuroSignal?**

- **Venditore:** [Neurosignal](https://www.g2.com/it/sellers/neurosignal)
- **Sede centrale:** N/A
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®)



### 6. [OpenNMT](https://www.g2.com/it/products/opennmt/reviews)
  OpenNMT inizialmente si concentrava su modelli standard di sequenza a sequenza applicati alla traduzione automatica, è stato esteso per supportare molti modelli e funzionalità aggiuntivi.



**Who Is the Company Behind OpenNMT?**

- **Venditore:** [OpenNMT](https://www.g2.com/it/sellers/opennmt)
- **Sede centrale:** N/A
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®)



### 7. [PaddlePaddle](https://www.g2.com/it/products/paddlepaddle/reviews)
  Una piattaforma di deep learning open-source con un'API semplice, fidata dai principali team di intelligenza artificiale del mondo


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 1
**How Do G2 Users Rate PaddlePaddle?**

- **Facilità d'uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Qualità del supporto:** 10.0/10 (Category avg: 8.0/10)

**Who Is the Company Behind PaddlePaddle?**

- **Venditore:** [SaaSy Sales Management](https://www.g2.com/it/sellers/saasy-sales-management-0b57fef2-87f9-43e2-9e4d-07cbe5101e7d)
- **Sede centrale:** N/A
- **Twitter:** @PaddleHQ (17,920 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Enterprise


### 8. [Predicta Med](https://www.g2.com/it/products/predicta-med/reviews)
  Predicta Med è un'azienda pionieristica nel settore della salute digitale, dedicata a trasformare la cura dei pazienti con malattie autoimmuni. La loro piattaforma basata sull'intelligenza artificiale integra algoritmi clinici avanzati con dati in tempo reale dei record medici elettronici (EMR) per ottimizzare il processo decisionale e personalizzare la cura durante tutto il percorso del paziente. Sfruttando l'intelligenza artificiale, Predicta Med consente agli operatori sanitari di prendere decisioni più rapide e informate, migliorando in ultima analisi i risultati per i pazienti e l'efficienza operativa. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - PredictAI™: Utilizza l'IA per identificare precocemente i pazienti a rischio e raccomanda i successivi passi di valutazione, facilitando diagnosi più rapide e accurate nelle specialità legate al sistema immunitario. - PredictaChart™: Genera automaticamente riassunti concisi delle cartelle cliniche dei pazienti, evidenziando le intuizioni cliniche essenziali dai complessi EMR, fornendo agli specialisti una panoramica chiara e attuabile di ogni paziente. - PredictaMatch™: Abbina intelligentemente i pazienti idonei con studi clinici pertinenti, migliorando l'accesso a terapie avanzate e supportando piani di trattamento personalizzati. Valore Primario e Problema Risolto: Predicta Med affronta la sfida critica della diagnosi e del trattamento ritardati nelle malattie autoimmuni, che possono portare alla progressione della malattia e a costi sanitari aumentati. Consentendo una rilevazione precoce e fornendo intuizioni attuabili, la loro piattaforma riduce il tempo per la diagnosi da anni o mesi a settimane. Questo non solo migliora i risultati per i pazienti, ma aumenta anche l'efficienza clinica e apre nuove opportunità di guadagno per gli operatori sanitari. La capacità della piattaforma di integrarsi senza problemi con i sistemi EMR esistenti garantisce che gli specialisti possano gestire più pazienti in modo efficace mantenendo alti standard di cura.



**Who Is the Company Behind Predicta Med?**

- **Venditore:** [Predicta Med](https://www.g2.com/it/sellers/predicta-med)
- **Sede centrale:** Tel Aviv, IL
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/predicta-med (21 dipendenti su LinkedIn®)



### 9. [PVmed](https://www.g2.com/it/products/pvmed/reviews)
  PVmed, fondata nel maggio 2017, è un'innovatrice nell'intelligenza artificiale medica, specializzata in soluzioni diagnostiche e terapeutiche potenziate dall'IA basate sull'imaging medico. L'azienda offre soluzioni software complete e auto-sviluppate che integrano algoritmi avanzati di visione artificiale per assistere i professionisti sanitari nella diagnosi e nel trattamento di varie malattie in modo più efficiente e accurato. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Sistema Intelligente di Radioterapia PV-iRT: Questo software multifunzionale supporta l'intero processo di radioterapia, inclusi la visualizzazione delle immagini, il contorno dei bersagli, la progettazione del piano, la valutazione del piano, la valutazione della dose e l'analisi dell'efficacia. Utilizzando la tecnologia avanzata di deep learning dell'IA, migliora l'efficienza e la precisione della diagnosi e del trattamento clinico. - Sistema di Elaborazione Intelligente delle Immagini Mediche PV-iMIP: Progettato per elaborare in modo intelligente i dati di imaging mainstream, questo sistema aiuta i medici a localizzare accuratamente le lesioni. Offre funzionalità come la segmentazione a livello di pixel su scala multipla, il posizionamento 3D e l'analisi quantitativa dei noduli, la soppressione delle costole, l'estrazione toracica, l'elaborazione delle immagini a griglia virtuale, l'elaborazione delle immagini a bassa dose e la ricostruzione delle immagini multiplanari. - Soluzione Chirurgica Intelligente PV-iSA: Questa soluzione completa integra la diagnosi assistita da computer e la chirurgia di precisione assistita dall'imaging medico. Include il Sistema Intelligente di Diagnosi Assistita da Computer PV-iCAD per il rilevamento rapido dei noduli polmonari e il Sistema Intelligente di Chirurgia Assistita da Computer PV-iCAS per la segmentazione automatizzata delle strutture toraciche, la simulazione chirurgica intelligente e gli avvisi di margine chirurgico sicuro. Valore Primario e Benefici per l'Utente: Le soluzioni di PVmed affrontano sfide critiche nella diagnostica e nel trattamento dell'imaging medico fornendo strumenti guidati dall'IA che migliorano l'accuratezza, l'efficienza e l'affidabilità. Automatizzando processi complessi come il rilevamento delle lesioni, il contorno dei bersagli e la pianificazione chirurgica, questi prodotti riducono il carico di lavoro sui professionisti sanitari, minimizzano l'errore umano e migliorano i risultati per i pazienti. L'integrazione di tecnologie avanzate di IA garantisce che i medici possano fornire cure precise e personalizzate, avanzando infine nel campo della medicina di precisione.



**Who Is the Company Behind PVmed?**

- **Venditore:** [PVmed](https://www.g2.com/it/sellers/pvmed)
- **Sede centrale:** N/A
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®)



### 10. [PyCaret](https://www.g2.com/it/products/pycaret/reviews)
  PyCaret è una libreria open-source di machine learning a basso codice in Python che automatizza i flussi di lavoro di machine learning.



**Who Is the Company Behind PyCaret?**

- **Venditore:** [PyCaret](https://www.g2.com/it/sellers/pycaret)
- **Anno di Fondazione:** 2020
- **Sede centrale:** Torento, CANADA
- **Pagina LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/pycaret (4 dipendenti su LinkedIn®)



### 11. [Thakaa Med](https://www.g2.com/it/products/thakaa-med/reviews)
  Thakaa Med è un'azienda pionieristica nel settore della tecnologia sanitaria, specializzata in soluzioni diagnostiche basate sull'intelligenza artificiale progettate per migliorare la precisione, ridurre gli errori e migliorare i risultati dei pazienti in vari campi medici. Integrando l'intelligenza artificiale avanzata nella diagnostica medica, Thakaa Med mira a trasformare le pratiche sanitarie tradizionali in modelli di cura proattivi, predittivi e personalizzati. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Dental IQ: Uno strumento alimentato dall'IA che assiste i professionisti dentali nella diagnostica e nella pianificazione del trattamento, fornendo analisi rapide e accurate per ottimizzare le operazioni e migliorare la comunicazione con i pazienti. - Stroke IQ: Utilizza l'IA nella neuroimaging per fornire diagnosi di ictus più rapide e precise, facilitando interventi di trattamento tempestivi ed efficaci. - Chest IQ: Uno strumento diagnostico basato sull'IA per l'analisi delle radiografie del torace, migliorando il rilevamento e l'interpretazione delle condizioni toraciche. - A.I. Factory: Una piattaforma completa che offre etichettatura dei dati medici end-to-end, supportando le istituzioni di ricerca nello sviluppo e nel perfezionamento dei modelli di IA. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: Thakaa Med affronta sfide critiche nel settore sanitario fornendo diagnostica assistita dall'IA che migliora l'accuratezza e l'efficienza. Per le pratiche dentali, strumenti come Dental IQ offrono diagnosi rapide e una comunicazione migliorata con i pazienti, portando a un maggiore coinvolgimento e risultati migliori. Nella neuroimaging e nella radiologia, soluzioni come Stroke IQ e Chest IQ consentono diagnosi più rapide e accurate, permettendo interventi tempestivi. In generale, la suite di soluzioni IA di Thakaa Med consente ai fornitori di assistenza sanitaria di offrire cure personalizzate e proattive, migliorando in ultima analisi la soddisfazione dei pazienti e i risultati sanitari.



**Who Is the Company Behind Thakaa Med?**

- **Venditore:** [Thakaa Med](https://www.g2.com/it/sellers/thakaa-med)
- **Anno di Fondazione:** 2022
- **Sede centrale:** Riyadh, SA
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/thakaa-med (19 dipendenti su LinkedIn®)



### 12. [Theano](https://www.g2.com/it/products/theano/reviews)
  Theano è una libreria Python che consente all'utente di definire, ottimizzare e valutare espressioni matematiche che coinvolgono array multidimensionali in modo efficiente.


  **Average Rating:** 3.1/5.0
  **Total Reviews:** 4
**How Do G2 Users Rate Theano?**

- **Facilità d'uso:** 4.2/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Qualità del supporto:** 5.0/10 (Category avg: 8.0/10)

**Who Is the Company Behind Theano?**

- **Venditore:** [Theano](https://www.g2.com/it/sellers/theano)
- **Sede centrale:** Montreal, Quebec
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 50% Enterprise, 50% Mid-Market


### 13. [Thirdai](https://www.g2.com/it/products/thirdai/reviews)
  ThirdAI è un'azienda innovativa nel campo dell'intelligenza artificiale, dedicata a democratizzare l'IA attraverso innovazioni software. Sviluppando algoritmi di elaborazione basati su hash per l'addestramento e l'inferenza con reti neurali, ThirdAI consente un addestramento efficiente dei modelli di IA su hardware comune, come le CPU x86, raggiungendo livelli di prestazioni fino a 15 volte più veloci rispetto alle GPU leader. Questo approccio sfida la nozione prevalente che i processori specializzati siano essenziali per i compiti di deep learning, rendendo l'IA più accessibile ed economica per un'ampia gamma di utenti. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Algoritmi di Elaborazione Basati su Hash: Utilizza algoritmi innovativi per migliorare l'efficienza dell'addestramento e dell'inferenza delle reti neurali. - Compatibilità con Hardware Comune: Consente l'addestramento di modelli di IA su CPU x86 standard, eliminando la necessità di hardware specializzato. - Scalabilità: Offre soluzioni che si adattano efficacemente, soddisfacendo le esigenze sia delle startup che delle grandi imprese. - Convenienza Economica: Riduce le barriere finanziarie all'adozione dell'IA sfruttando l'infrastruttura hardware esistente. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: La tecnologia di ThirdAI affronta i costi elevati e le dipendenze hardware tradizionalmente associate all'addestramento dei modelli di IA. Consentendo un addestramento efficiente su CPU standard, permette alle organizzazioni di implementare soluzioni di IA senza un investimento significativo in hardware specializzato. Questa democratizzazione dell'IA consente alle aziende di tutte le dimensioni di sfruttare il potere dell'intelligenza artificiale, promuovendo l'innovazione e la competitività in vari settori.



**Who Is the Company Behind Thirdai?**

- **Venditore:** [Pocket LLM](https://www.g2.com/it/sellers/pocket-llm)
- **Anno di Fondazione:** 2021
- **Sede centrale:** Houston, US
- **Pagina LinkedIn®:** http://linkedin.com/company/thirdai-corp (8 dipendenti su LinkedIn®)



### 14. [Vastai Technologies](https://www.g2.com/it/products/vastai-technologies/reviews)
  Vastai Technologies è focalizzata sullo sviluppo di chip AI per l'ottimizzazione della visione artificiale e dell'elaborazione video.



**Who Is the Company Behind Vastai Technologies?**

- **Venditore:** [Vastai Technologies](https://www.g2.com/it/sellers/vastai-technologies)
- **Anno di Fondazione:** 2018
- **Sede centrale:** Shanghai, CN
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/vastaitech/ (99 dipendenti su LinkedIn®)



### 15. [Vermeer](https://www.g2.com/it/products/vermeer/reviews)
  Vermeer è uno strumento di pianificazione della visualizzazione abilitato alla realtà mista e all'intelligenza artificiale.



**Who Is the Company Behind Vermeer?**

- **Venditore:** [Vermeer](https://www.g2.com/it/sellers/vermeer)
- **Anno di Fondazione:** 2019
- **Sede centrale:** Brooklyn, US
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/vermeerapp (27 dipendenti su LinkedIn®)



### 16. [Visnet](https://www.g2.com/it/products/visnet/reviews)
  Visnet è un framework avanzato di intelligenza artificiale progettato per semplificare lo sviluppo e la distribuzione di modelli di reti neurali su varie piattaforme. Al suo nucleo, Visnet offre un'interfaccia senza testa, multi-compatibile e universale che supporta una vasta gamma di applicazioni AI, in particolare nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e nei sistemi di visione profonda. Questo framework completo consente un'integrazione senza soluzione di continuità e una gestione efficiente dei modelli AI, soddisfacendo le diverse esigenze del settore. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Compatibilità Universale: Il framework di Visnet è progettato per essere universalmente compatibile, ospitando una suite di modelli di reti neurali orientati ai servizi (SOA) relativi a sistemi NLP e di visione profonda. - Frontend Modulare: La piattaforma offre un frontend serverless, multi-compatibile che supporta il deployment su Vercel, garantendo flessibilità e scalabilità. - Gateway ad Alte Prestazioni: Visnet include un gateway universale ASGI dotato di protezione DDOS e filtraggio IP, migliorando la sicurezza e le prestazioni. - Livello di Protocollo di Autenticazione: Il framework incorpora protocolli di autenticazione robusti, inclusi OAuth 2.0, accesso PIN, crittografia RSA e capacità di blacklist. - Modelli AI Core: Visnet fornisce una gamma di modelli AI core, come servizi di traduzione, riconoscimento delle targhe e corrispondenza delle caratteristiche facciali, affrontando varie esigenze applicative. Valore Primario e Soluzioni: Visnet affronta sfide complesse nella sorveglianza, nelle ispezioni autonome con droni e nell'analisi avanzata di immagini e video. Offrendo un sofisticato riconoscimento delle caratteristiche facciali, il framework consente un'autenticazione e registrazione di livello difensivo, capace di analizzare le caratteristiche facciali per l'identificazione, il tracciamento oculare, l'emozione e il rilevamento dell'età simultaneamente con alta efficienza. Nel campo delle ispezioni strutturali, Visnet facilita le ispezioni autonome con droni per rilevare e identificare difetti strutturali in strutture in cemento, gestendo efficacemente più difetti contemporaneamente. Inoltre, il framework supporta la trascrizione audio dal vivo con modelli artigianali ad alte prestazioni che offrono supporto multilingue, migliorando l'accessibilità e l'usabilità in diverse lingue. Inoltre, il sistema di riconoscimento delle targhe di Visnet può rilevare e identificare fino a 20 veicoli in un singolo fotogramma a 30 fotogrammi al secondo, consentendo il riconoscimento di fino a 600 veicoli al secondo, particolarmente utile per la gestione del traffico e le applicazioni di sicurezza. Integrando queste capacità avanzate di AI in un unico framework coeso, Visnet consente alle industrie di sfruttare appieno il potenziale dell'intelligenza artificiale, guidando l'innovazione e l'efficienza nelle loro operazioni.



**Who Is the Company Behind Visnet?**

- **Venditore:** [Visnet](https://www.g2.com/it/sellers/visnet)
- **Anno di Fondazione:** 2022
- **Sede centrale:** Hyderabad, IN
- **Pagina LinkedIn®:** https://in.linkedin.com/company/visnet-ai-private-limited (3 dipendenti su LinkedIn®)



### 17. [Walking Recognition](https://www.g2.com/it/products/walking-recognition/reviews)
  Turn your CCTV archives
into a fingerprint database Identify individuals in crowds from their unique gross motor coordination, without the use of face recognition. Our AI analyzes and recognizes walking patterns, which are just as unique as fingerprints. -Use your existing CCTV system
or autonomous drones -Protect personal data by not processing or storing sensitive biometric features Our technology operates effectively under various conditions, including: -Daylight or darkness -When individuals are masked -If the video resolution is too low
for face recognition -Supercharge your video analytics with our computer vision expertise and award-winning movement analysis AI. What else can our AI
uncover from live video footage? -Detect suspicious behavior, such as signs of nervousness or fleeing in airports, offices, and other public spaces -Flag unauthorized use of NFC and RFID cards or tailgating at access control points -Identify accidents or people in distress in travel hubs, indus-trial or sports facilities -Predict and prevent shoplifting with object and pose recognition Detailed product description Cursor Insight's CCTV gait recognition technology represents a pioneering advancement in the field of surveillance and security. Utilizing advanced algorithms and machine learning models, our deep-tech application analyzes live video footage to discern individuals' unique gross motor coordination, enabling accurate recognition of people based on their distinctive gait patterns and body dimensions. Our system's versatility is a key strength, applicable across various scenarios, from airports and banks to industrial and sports facilities. It can identify people and suspicious behavior, flag unauthorized access attempts, and detect accidents or distress situations. Leveraging existing CCTV archives, our technology transforms them into a valuable fingerprint database, extracting hundreds of movement features without compromising personal data privacy. Additionally, our system can integrate seamlessly with autonomous drone monitoring systems, providing real-time analysis of a person’s unique movement patterns on live video footage. Our technology operates effectively under various conditions, including 24-7 day and night surveillance, situations where individuals are masked, and instances where the resolution of the footage is too low. We strive for innovation, as reflected in our award-winning machine learning technology, praised for its precision in user identification and classification. With a team bringing together over a century of collective experience in machine learning and biometrics, we aim to advance security and surveillance standards, striving for excellence across all facets of our technology. We value our expertise in data preprocessing, utilizing a reverse engineering approach to ensure the accuracy of recreated movements. Our proprietary feature extraction utilizes a universal feature space adapted over 15 years to provide deeper insights into motor program patterns. Our Random Forest-based Multi-Round Screening Method ensures optimal feature selection, identifying crucial subsets for efficient machine learning models. Through our partnership with the Hungarian National Institute of Clinical Neurosciences, we have access to a dedicated Motion Lab equipped with state-of-the-art technology, facilitating efficient insights from laboratory-recorded data. Central to our approach is the protection of personal data and privacy. Unlike traditional biometric systems, we focus solely on analyzing gross motor coordination and body dimensions. We avoid processing or storing sensitive biometric data, such as facial images, to ensure compliance with privacy regulations.



**Who Is the Company Behind Walking Recognition?**

- **Venditore:** [Cursor Insight](https://www.g2.com/it/sellers/cursor-insight)
- **Anno di Fondazione:** 2013
- **Sede centrale:** London, GB
- **Twitter:** @cursorinsight (1,456 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/cursor-insight/?viewAsMember=true (22 dipendenti su LinkedIn®)




    ## What Is Software di Reti Neurali Artificiali?
  [Software di apprendimento profondo](https://www.g2.com/it/categories/deep-learning)

  
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## How Do You Choose the Right Software di Reti Neurali Artificiali?

### Cosa Dovresti Sapere sul Software delle Reti Neurali Artificiali

### Che cos'è il software di reti neurali artificiali?

Il software di reti neurali artificiali (ANN), spesso utilizzato come sinonimo di software di deep learning, automatizza i compiti per gli utenti sfruttando le reti neurali artificiali per produrre un output, spesso sotto forma di previsione. Sebbene alcuni distinguano tra ANN e deep learning (sostenendo che quest'ultimo si riferisca all'addestramento delle ANN), questa guida utilizzerà i termini in modo intercambiabile. Queste soluzioni sono tipicamente integrate in varie piattaforme e hanno casi d'uso in diversi settori. Le soluzioni basate su reti neurali artificiali migliorano la velocità e l'accuratezza degli output desiderati affinando costantemente i risultati man mano che l'applicazione elabora più dati di addestramento.

Il software di deep learning migliora i processi e introduce efficienza in molti settori, dai [servizi finanziari](https://www.g2.com/categories/financial-services) all'[agricoltura](https://www.g2.com/categories/agriculture). Le applicazioni di questa tecnologia includono l'automazione dei processi, il servizio clienti, l'identificazione dei rischi di sicurezza e la collaborazione contestuale. Notoriamente, gli utenti finali delle applicazioni alimentate dal deep learning non interagiscono direttamente con l'algoritmo. Piuttosto, il deep learning alimenta il backend dell'intelligenza artificiale (AI) con cui gli utenti interagiscono. Alcuni esempi principali includono [software di chatbot](https://www.g2.com/categories/chatbots) e software di gestione automatizzata dei [sinistri assicurativi](https://www.g2.com/categories/insurance-claims-management).

#### Quali tipi di software di reti neurali artificiali esistono?

Esistono due tipi principali di software di reti neurali artificiali: le reti neurali ricorrenti (RNN) e le reti neurali convoluzionali (CNN). Il tipo di rete neurale generalmente non influisce sul prodotto finale che i clienti utilizzeranno, ma potrebbe influire sull'accuratezza del risultato. Ad esempio, se uno strumento di riconoscimento delle immagini è costruito utilizzando CNN o RNN importa poco alle aziende che lo impiegano per gestire i clienti. Le aziende si preoccupano di più dell'impatto potenziale dell'implementazione di un assistente virtuale ben fatto sul loro modello di business.

**Reti neurali convoluzionali (CNN)**

Le reti neurali convoluzionali (CNN) estraggono caratteristiche direttamente dai dati, come le immagini, eliminando la necessità di estrazione manuale delle caratteristiche. L'estrazione manuale delle caratteristiche richiederebbe al data scientist di entrare e determinare i vari componenti e aspetti dei dati. Con questa tecnologia, la rete neurale determina questo da sola. Nessuna delle caratteristiche è pre-addestrata; invece, vengono apprese dalla rete quando si addestra sul set di immagini fornito. Questa caratteristica di estrazione automatica delle caratteristiche rende i modelli di deep learning altamente efficaci per la classificazione degli oggetti e altre applicazioni di visione artificiale.

**Reti neurali ricorrenti (RNN)**

Le reti neurali ricorrenti (RNN) utilizzano dati sequenziali o dati di serie temporali. Questi algoritmi di deep learning sono comunemente usati per problemi ordinali o temporali. Sono principalmente sfruttati utilizzando dati di serie temporali per fare previsioni su eventi futuri, come le previsioni di vendita.

### Quali sono le caratteristiche comuni del software di reti neurali artificiali?

Le caratteristiche principali all'interno del software di reti neurali artificiali aiutano gli utenti a migliorare le loro applicazioni, permettendo loro di trasformare i loro dati e ricavare informazioni in modi seguenti:

**Dati:** La connessione a fonti di dati di terze parti è la chiave del successo di un'applicazione di machine learning. Per funzionare e apprendere correttamente, l'algoritmo deve essere alimentato con grandi quantità di dati. Una volta che l'algoritmo ha digerito questi dati e appreso le risposte corrette alle domande tipicamente poste, può fornire agli utenti un set di risposte sempre più accurato. Spesso, le applicazioni di deep learning offrono agli sviluppatori set di dati di esempio per costruire le loro applicazioni e addestrare i loro algoritmi. Questi set di dati predefiniti sono cruciali per sviluppare applicazioni ben addestrate perché l'algoritmo deve vedere una grande quantità di dati prima di essere pronto a prendere decisioni corrette e fornire risposte corrette. Inoltre, alcune soluzioni includeranno capacità di arricchimento dei dati, come l'annotazione, la categorizzazione e l'arricchimento dei set di dati.

**Algoritmi:** La caratteristica più cruciale di qualsiasi offerta di machine learning, deep learning o altro, è l'algoritmo. È la base su cui si basa tutto il resto. Le soluzioni forniscono algoritmi predefiniti o consentono agli sviluppatori di costruire i propri nell'applicazione.

### Quali sono i vantaggi del software di reti neurali artificiali?

Il software di reti neurali artificiali è utile in molti contesti e settori diversi. Ad esempio, le applicazioni alimentate dall'AI utilizzano tipicamente algoritmi di deep learning nel backend per fornire agli utenti finali risposte alle domande.

**Sviluppo delle applicazioni:** Il software di reti neurali artificiali guida lo sviluppo di applicazioni AI che semplificano i processi, identificano i rischi e migliorano l'efficacia.

**Efficienza:** Le applicazioni alimentate dal deep learning migliorano costantemente grazie al riconoscimento del loro valore e alla necessità di rimanere competitive nei settori in cui vengono utilizzate. Aumentano anche l'efficienza dei compiti ripetibili. Un esempio principale di questo può essere visto nell'eDiscovery, dove il deep learning ha creato enormi progressi nell'efficienza con cui vengono esaminati i documenti legali e vengono identificati quelli rilevanti.

**Riduzione del rischio:** La riduzione del rischio è uno dei casi d'uso più significativi nei servizi finanziari per le applicazioni di machine learning. Le applicazioni AI alimentate dal deep learning identificano potenziali rischi e li segnalano automaticamente in base ai dati storici di comportamenti rischiosi passati. Questo elimina la necessità di identificazione manuale dei rischi, che è soggetta a errori umani. La riduzione del rischio guidata dal deep learning è utile nei settori assicurativo, finanziario e regolamentare, tra gli altri.

### Chi utilizza il software di reti neurali artificiali?

Il software AI ha applicazioni in quasi tutti i settori. Alcuni settori che beneficiano delle applicazioni di deep learning includono i servizi finanziari, la cybersecurity, il reclutamento, il servizio clienti, l'energia e la regolamentazione.

**Marketing:** Le applicazioni di marketing alimentate dal deep learning aiutano i marketer a identificare le tendenze dei contenuti, a modellare la strategia dei contenuti e a personalizzare i contenuti di marketing. Gli algoritmi specifici per il marketing segmentano le basi dei clienti, prevedono il comportamento dei clienti in base al comportamento passato e alle demografie dei clienti, identificano i potenziali clienti ad alto potenziale e altro ancora.

**Finanza:** Le istituzioni di servizi finanziari stanno aumentando l'uso delle applicazioni alimentate dal machine learning per rimanere competitive con altre nel settore che fanno lo stesso. Attraverso applicazioni di automazione dei processi robotici (RPA), che sono tipicamente alimentate da algoritmi di machine learning, le aziende di servizi finanziari stanno migliorando l'efficienza e l'efficacia dei dipartimenti, inclusi il rilevamento delle frodi, l'antiriciclaggio e altro ancora. Tuttavia, i dipartimenti in cui queste applicazioni sono più efficaci sono quelli in cui c'è una grande quantità di dati da gestire e molti compiti ripetibili che richiedono poco pensiero creativo. Alcuni esempi possono includere il setacciare migliaia di richieste di risarcimento assicurativo e identificare quelle con un alto potenziale di essere fraudolente. Il processo è simile, e l'algoritmo di machine learning può digerire i dati per raggiungere l'output desiderato molto più rapidamente.

**Cybersecurity:** Gli algoritmi di deep learning vengono impiegati nelle applicazioni di sicurezza per identificare meglio le minacce e gestirle automaticamente. La natura adattiva di alcuni algoritmi specifici per la sicurezza consente alle applicazioni di affrontare più facilmente le minacce in evoluzione.

### Quali sono le alternative al software di reti neurali artificiali?

Le alternative al software di reti neurali artificiali che possono sostituirlo parzialmente o completamente includono:

[Software di elaborazione del linguaggio naturale (NLP)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp): Le aziende focalizzate su casi d'uso basati sul linguaggio (ad esempio, esaminare grandi quantità di dati di recensioni per comprendere meglio il sentimento dei recensori) possono anche rivolgersi a soluzioni NLP, come il software di comprensione del linguaggio naturale, per soluzioni specificamente orientate a questo tipo di dati. I casi d'uso includono trovare informazioni e relazioni nel testo, identificare la lingua del testo ed estrarre frasi chiave da un testo.

[Software di riconoscimento delle immagini](https://www.g2.com/categories/image-recognition): Per la visione artificiale o il riconoscimento delle immagini, le aziende possono adottare software di riconoscimento delle immagini. Questi strumenti possono migliorare le loro applicazioni con funzionalità come il rilevamento delle immagini, il riconoscimento facciale, la ricerca di immagini e altro ancora.

#### Software correlato al software di reti neurali artificiali

Le soluzioni correlate che possono essere utilizzate insieme al software di reti neurali artificiali includono:

[Software di chatbot](https://www.g2.com/categories/chatbots) **:** Le aziende che cercano una soluzione AI conversazionale pronta all'uso possono sfruttare i chatbot. Gli strumenti specificamente orientati alla creazione di chatbot aiutano le aziende a utilizzare i chatbot pronti all'uso, con poca o nessuna esperienza di sviluppo o codifica necessaria.

[Software di piattaforme bot](https://www.g2.com/categories/bot-platforms) **:** Le aziende che desiderano costruire il proprio chatbot possono beneficiare delle piattaforme bot, che sono strumenti utilizzati per costruire e distribuire chatbot interattivi. Queste piattaforme forniscono strumenti di sviluppo come framework e set di strumenti API per la creazione di bot personalizzabili.

### Sfide con il software di reti neurali artificiali

Le soluzioni software possono presentare il loro set di sfide.

**Resistenza all'automazione:** Uno dei maggiori problemi potenziali con le applicazioni alimentate dalle ANN risiede nella rimozione degli esseri umani dai processi. Questo è particolarmente problematico quando si osservano tecnologie emergenti come le auto a guida autonoma. Rimuovendo completamente gli esseri umani dal ciclo di sviluppo del prodotto, le macchine sono dotate del potere di decidere in situazioni di vita o di morte.

**Qualità dei dati:** Con qualsiasi implementazione di AI, la qualità dei dati è fondamentale. Pertanto, le aziende devono sviluppare una strategia attorno alla preparazione dei dati, assicurandosi che non ci siano record duplicati, campi mancanti o dati non corrispondenti. Un'implementazione senza questo passaggio cruciale può portare a output errati e previsioni discutibili.

**Sicurezza dei dati:** Le aziende devono considerare le opzioni di sicurezza per garantire che gli utenti corretti vedano i dati corretti. Devono anche avere opzioni di sicurezza che consentano agli amministratori di assegnare agli utenti verificati diversi livelli di accesso alla piattaforma.

### Quali aziende dovrebbero acquistare software di machine learning?

Il riconoscimento dei modelli può aiutare le aziende in vari settori. Previsioni efficaci ed efficienti possono aiutare queste aziende a prendere decisioni informate dai dati, come la determinazione dinamica dei prezzi basata su una serie di punti dati.

**Retail:** Un sito di e-commerce può sfruttare un'API di deep learning per creare esperienze ricche e personalizzate per ogni utente.

**Finanza:** Una banca può utilizzare questo software per migliorare le sue capacità di sicurezza identificando potenziali problemi, come le frodi, in anticipo.

**Intrattenimento:** Le organizzazioni mediatiche sono in grado di sfruttare algoritmi di raccomandazione per servire i loro clienti con contenuti pertinenti e correlati. Con questo miglioramento, le aziende possono continuare a catturare l'attenzione dei loro spettatori.

### Come acquistare software di reti neurali artificiali

#### Raccolta dei requisiti (RFI/RFP) per il software di reti neurali artificiali

Se un'azienda sta iniziando e cerca di acquistare il suo primo software di reti neurali artificiali, ovunque si trovi nel processo di acquisto, g2.com può aiutare a selezionare il miglior software di machine learning per loro.

Prendere una visione olistica dell'azienda e identificare i punti critici può aiutare il team a creare un elenco di criteri. L'elenco serve come guida dettagliata che include sia le caratteristiche necessarie che quelle desiderabili, inclusi budget, funzionalità, numero di utenti, integrazioni, requisiti di sicurezza, soluzioni cloud o on-premise e altro ancora. A seconda della portata dell'implementazione, potrebbe essere utile produrre un RFI, un elenco di una pagina con alcuni punti elenco che descrivono ciò che è necessario da una piattaforma di machine learning.

#### Confrontare i prodotti di software di reti neurali artificiali

**Creare una lista lunga**

Dal soddisfare le esigenze funzionali aziendali all'implementazione, le valutazioni dei fornitori sono una parte essenziale del processo di acquisto del software. Per facilitare il confronto, dopo che le dimostrazioni sono complete, è utile preparare un elenco coerente di domande riguardanti esigenze e preoccupazioni specifiche da porre a ciascun fornitore.

**Creare una lista corta**

Dalla lista lunga dei fornitori, è consigliabile restringere la lista dei fornitori e creare una lista più corta di contendenti, preferibilmente non più di tre o cinque. Con questa lista in mano, le aziende possono produrre una matrice per confrontare le caratteristiche e i prezzi delle varie soluzioni.

**Condurre dimostrazioni**

Per garantire che il confronto sia approfondito, l'utente dovrebbe dimostrare ogni soluzione nella lista corta con lo stesso caso d'uso e set di dati. Questo permetterà all'azienda di valutare come ciascun fornitore si confronta con la concorrenza.

#### Selezione del software di machine learning

**Scegliere un team di selezione**

Prima di iniziare, creare un team vincente che lavorerà insieme durante l'intero processo, dall'identificazione dei punti critici all'implementazione, è cruciale. Il team di selezione del software dovrebbe essere composto da membri dell'organizzazione con il giusto interesse, competenze e tempo per partecipare a questo processo. Un buon punto di partenza è mirare a tre o cinque persone che ricoprano ruoli come il principale decisore, il project manager, il proprietario del processo, il proprietario del sistema o l'esperto di materia del personale, oltre a un responsabile tecnico, un amministratore IT o un amministratore della sicurezza. Nelle aziende più piccole, il team di selezione dei fornitori può essere più piccolo, con meno partecipanti che svolgono più compiti e assumono più responsabilità.

**Negoziazione**

I prezzi sulla pagina dei prezzi di un'azienda non sono sempre fissi (anche se alcune aziende non si muoveranno). È imperativo aprire una conversazione riguardo ai prezzi e alle licenze. Ad esempio, il fornitore potrebbe essere disposto a concedere uno sconto per contratti pluriennali o per raccomandare il prodotto ad altri.

**Decisione finale**

Dopo questa fase, e prima di impegnarsi completamente, si consiglia di avviare un test o un programma pilota per testare l'adozione con un piccolo campione di utenti. Se lo strumento è ben utilizzato e ben accolto, l'acquirente può essere sicuro che la selezione sia stata corretta. In caso contrario, potrebbe essere il momento di tornare al tavolo da disegno.

### Quanto costa il software di reti neurali artificiali?

Il software di reti neurali artificiali è generalmente disponibile in diversi livelli, con le soluzioni più entry-level che costano meno di quelle a livello aziendale. Le prime solitamente mancano di funzionalità e possono avere limiti di utilizzo. I fornitori possono avere prezzi a livelli, in cui il prezzo è adattato alla dimensione dell'azienda degli utenti, al numero di utenti o entrambi. Questa strategia di prezzo può includere un certo grado di supporto, sia illimitato che limitato a un certo numero di ore per ciclo di fatturazione.

Una volta impostati, non richiedono spesso costi di manutenzione significativi, specialmente se implementati nel cloud. Poiché queste piattaforme spesso vengono con molte funzionalità aggiuntive, le aziende che cercano di massimizzare il valore del loro software possono contrattare consulenti di terze parti per aiutarli a ricavare informazioni dai loro dati e ottenere il massimo dal software.

#### Ritorno sull'investimento (ROI)

Le aziende decidono di implementare il software di deep learning per ottenere un certo grado di ROI. Poiché cercano di recuperare le perdite dall'acquisto del software, è fondamentale comprendere i costi associati. Come menzionato sopra, queste piattaforme sono tipicamente fatturate per utente, a volte a livelli a seconda della dimensione dell'azienda.

Più utenti si tradurranno tipicamente in più licenze, il che significa più denaro. Gli utenti devono considerare quanto viene speso e confrontarlo con ciò che viene guadagnato, sia in termini di efficienza che di entrate. Pertanto, le aziende possono confrontare i processi tra pre e post-implementazione del software per comprendere meglio come i processi sono stati migliorati e quanto tempo è stato risparmiato. Possono persino produrre un caso di studio (sia per scopi interni che esterni) per dimostrare i guadagni che hanno visto dall'uso della piattaforma.

### Tendenze del software di reti neurali artificiali

**Automazione**

L'adozione del deep learning è legata a una tendenza più ampia intorno all'automazione. L'RPA sta guidando un interesse crescente nello spazio del deep learning perché il machine learning abilita l'RPA. L'RPA sta guadagnando popolarità in diversi settori, essendo particolarmente utile in settori pesanti sull'inserimento dati, come i servizi finanziari, grazie alla sua capacità di elaborare dati e aumentare l'efficienza.

**Umano vs. macchina**

Con l'adozione del deep learning e l'automazione dei compiti ripetitivi, le aziende possono impiegare la loro forza lavoro umana in progetti più creativi. Ad esempio, se un algoritmo visualizza automaticamente annunci personalizzati, il team di marketing umano può lavorare alla produzione di materiale creativo.