Autore: Panfilo Marinucci, ingegnere libero professionista.
L’Intelligenza Artificiale (IA) rappresenta oggi una delle frontiere più stimolanti della ricerca tecnico-scientifica. Presso lo Studio Tecnico Deep Tech Engineering (DTE), le attività di Ricerca e Sviluppo (R&S) sono concentrate sulla progettazione di modelli predittivi applicabili ai sistemi complessi, utilizzando la finanza come contesto sperimentale per testare l’affidabilità e la generalizzabilità degli algoritmi.
Un approccio nato durante la ricerca accademica
L’attività di studio è nata durante il dottorato di ricerca in ingegneria elettronica e informatica e si è consolidata in successive consulenze scientifiche, tra cui una collaborazione nell’ambito di un progetto di ricerca finanziato dalla Banca d’Italia. Da allora, la sperimentazione sui modelli di IA e Machine Learning è proseguita in forma autonoma e indipendente, nell’ambito delle attività professionali e imprenditoriali che caratterizzano il percorso evolutivo di Deep Tech Engineering.
La finanza come laboratorio di complessità ingegneristica
La scelta di applicare i modelli IA al mercato finanziario nasce da una convinzione precisa: se un modello predittivo funziona in finanza – l’ambiente più caotico e rumoroso che esista – allora potrà funzionare ancor meglio nei sistemi ingegneristici reali.
Attraverso dataset di mercato ad alta frequenza, vengono sviluppati modelli in grado di:
- elaborare serie temporali multi-asset con aggiornamenti in tempo reale;
- riconoscere pattern dinamici e stocastici nei dati;
- stimare probabilità di successo di scenari ipotetici e indicatori di rischio;
- adattarsi a variazioni macroeconomiche e cicliche in tempo reale.
Queste elaborazioni hanno esclusivamente finalità di studio ingegneristico e costituiscono strumenti di validazione tecnica e algoritmica, non di consulenza finanziaria o operativa.
Un caso di studio: la simulazione dei “quattro bottom” di Bitcoin
Tra le attività di ricerca applicata rientra l’analisi dei cicli logaritmici di Bitcoin, utilizzata come benchmark per verificare la capacità dei modelli di identificare fasi di equilibrio, accumulo e rimbalzo nei sistemi non lineari.
Nel caso più recente, l’osservazione dei quattro minimi principali (“bottom”) ha mostrato un’elevata analogia tra il bottom n.3 e quello attuale (n.4): entrambi caratterizzati da RSI bassi (33–38), volumi in compressione e integrità della struttura rialzista. Questo pattern, se confermato, rappresenta un esempio significativo di comportamento ciclico di stabilizzazione, utile come riferimento metodologico nella modellazione predittiva di sistemi complessi.
Analisi serie finanziaria BTC/USDT
Dall’analisi finanziaria alla progettazione ingegneristica
I modelli sviluppati e testati in contesti finanziari sono successivamente riadattati per la simulazione e il controllo di sistemi fisici reali, come:
- reti idrauliche e sistemi termo-energetici distribuiti;
- sistemi di automazione e navigazione autonoma di droni;
- diagnostica predittiva e manutenzione intelligente;
- progettazione hardware neuromorfica e sensoristica adattiva.
In ciascuno di questi ambiti, la stessa logica predittiva utilizzata per “anticipare” i mercati viene impiegata per ottimizzare prestazioni, efficienza e affidabilità dei sistemi ingegneristici.
Ricerca indipendente e tutela del know-how
Tutte le attività di ricerca e sviluppo di Deep Tech Engineering sono condotte in forma indipendente e non istituzionale, senza alcun dipartimento o gruppo di ricerca formalmente costituito. Le metodologie, i dati e i risultati sono protetti come segreto industriale (trade secret) ai sensi del D.Lgs. 63/2018 e delle normative vigenti in materia di tutela del know-how tecnico.
Questa impostazione consente di mantenere piena riservatezza sui modelli, garantendo al tempo stesso un approccio etico e trasparente nella divulgazione dei risultati scientifici.
Dichiarazioni legali e liberatorie
Le analisi, i modelli e le simulazioni descritte in questo articolo hanno esclusivamente finalità di studio, sperimentazione e sviluppo tecnico. Non costituiscono, in alcun modo, raccomandazione o consulenza per decisioni di investimento.
Chi utilizza le informazioni qui riportate per scopi finanziari lo fa a proprio rischio e pericolo. Lo Studio Tecnico Deep Tech Engineering e il suo titolare non assumono alcuna responsabilità per eventuali danni o perdite economiche derivanti dall’uso improprio dei contenuti divulgativi.
I sistemi di IA impiegati non producono decisioni automatizzate, non effettuano profilazioni personali e si basano unicamente su dati pubblici o sintetici. L’utilizzo avviene nel rispetto del Regolamento (UE) 2024/1689 – AI Act, del Regolamento (UE) 2016/679 – GDPR e del Codice dell’Amministrazione Digitale.
Le informazioni contenute in questo articolo sono fornite a titolo informativo e non costituiscono prestazione professionale ai sensi della normativa vigente sull’esercizio delle professioni tecniche.
Conclusione e invito al contatto
La ricerca indipendente di Deep Tech Engineering dimostra che l’intelligenza artificiale può diventare un motore predittivo universale, capace di adattarsi a domini diversi – dalla finanza all’energia, dalla robotica alla progettazione – con la stessa precisione e capacità di apprendere dal reale.
Per informazioni, collaborazioni scientifiche o consulenze tecniche in ambito IA, modellazione predittiva e digitalizzazione dei processi ingegneristici, è possibile contattare lo Studio tramite PEC o i canali ufficiali riportati sul sito web.
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