24/11/2021 – Alla Sapienza va in scena la premiazione del percorso proposto da Saperi&Co in partnership con Archangel AdVenture e finalizzato allo sviluppo di idee imprenditoriali multidisciplinari da parte di studenti e dottorandi della Sapienza.
La direttrice di Saperi&Co Sabrina Lucibello rivela che questo progetto ha raccolto il contributo di 18 dipartimenti e 36 studenti, raggruppati in 6 team multidisciplinari, ciascuno dei quali è composto da: un economista, un dominio tecnologico, un dominio specifico di applicazione e dei designer psicology. Questi team (che sono diventati 4 perché 2 hanno abbandonato) tra maggio e giugno 2021 hanno svolto attività incentrate sulla formazione e sullo sviluppo di idee progettuali, mentre a luglio hanno presentato per la prima volta le loro idee ai docenti dei dipartimenti coinvolti.
Ciro Di Carluccio, CEO e co-fondatore di Archangel Adventure, spiega brevemente le caratteristiche della sua impresa. Si tratta di un’associazione relativamente giovane che aiuta i giovani a costruire un’impresa. Lui e i suoi soci lo fanno in modo proattivo come se fossero dei co-fondatori. Inoltre cercano di costituire il ponte tra la ricerca e l’impresa.
Poi arriva il momento dei team, che presentano le loro proposte. Il primo è Predink – 3d Bioprinting Prediction, che si occupa del bioprinting, ossia una reazione mediante stampa di strutture con complesse architetture e geometrie, che vengono usate nella medicina rigenerativa. Il meccanismo di stampa prevede l’utilizzo del biolink, una miscela tra materiali biocomponibili di natura polimerica. Nonostante il bioprinting sia un settore in forte crescita, come dimostrano le numerose pubblicazioni che si possono trovare in letteratura, il processo di utilizzazione di stampa richiede un tempo di ricerca sperimentale lungo e un investimento economico consistente, perché i materiali di biolink sono molto costosi. Perciò Predink propone di andare a ridurre il tempo e i costi. Per fare ciò e per ottenere un buon risultato di stampa, ottimizzano uno ad uno diversi parametri, come la tipologia del biolink, la temperatura del biolink nel momento in cui viene stampato, la pressione e la velocità di stampa. I ragazzi di Predink vogliono iniziare con la creazione di un dataset, che si basa su dati ottenuti sperimentalmente e permetterà di ottenere un modello matematico in grado di predire quali siano i valori ottimali dei parametri precedentemente citati, al fine di ottenere il risultato di stampa desiderato. Inizialmente il loro dataset sarà basato su due tipologie di biolink (cheratina e acido ialuronico) e su una tipologia di stampa (stampa ad esclusione). Dopo la creazione di un software, esso viene implementato e sarà utilizzato anche per altre tipologie di biolink e di stampa. Gli utenti di Predink possono essere soggetti no profit: universitari, ricercatori, aziende di ricerca e case farmaceutiche. Predink non vuole mettersi in competizione ma integrarsi con aziende produttrici o produttori di software CAD, perché essi potrebbero prendere il software di Predink e integrarlo col loro prodotto in modo tale da avere un prodotto finale ancor più competitivo e completo da proporre sul mercato ai rispettivi clienti. Dal punto di vista economico, i ragazzi di Predink si propongono di ridurre del 45% i tentativi di stampa necessari all’ottenimento del prodotto desiderato: questo si tramuta in una diminuzione di costi. Bisogna tenere in considerazione anche il fatto che il settore del bioprinting è in forte espansione (il tasso di crescita stimato dal 2021 al 2026 è del 20%) e richiederà forti investimenti. Affinché tutto questo diventi realtà hanno bisogno di circa 140 mila euro. Infine dichiarano che il primo passo che vorrebbero fare è la realizzazione, partendo da dati sperimentali, del primo prototipo di software, che li può portare a capire qual è l’interesse del cliente.
Successivamente il team di Sopheat – La tua dieta intelligente presenta l’omonima app, che grazie a una gestione intelligente della dispensa permette di seguire una dieta sana ed equilibrata e un piano alimentare variegato, non dimenticando le abitudini dei suoi utenti e cercando di limitare il più possibile lo spreco alimentare. Tutto ciò è possibile grazie agli algoritmi che il team ha progettato. Dalla scansione manuale del bar code e del qr code, gli alimenti diventano tali attraverso i database. Lo scontrino d’acquisto degli alimenti inseriti viene trattato nell’app tramite una tecnica di computer vision. Tramite un algoritmo probabilistico, Sopheat riuscirà a generare un piano alimentare intelligente, personalizzato e variegato. Il mercato di riferimento di Sopheat fattura circa 1,5 miliardi di euro x 8 milioni di italiani. Tuttavia in un secondo momento i ragazzi si aspettano di poter competere anche su un mercato globale, valutato circa di 200 miliardi di dollari con una crescita annua del 12%. Tra i competitor che hanno individuato, alcuni gestiscono unicamente la dieta, altri solamente la dispensa, altri ancora in modo integrato gestiscono entrambe. Sopheat sfrutta una gestione della dispensa automatica: gli alimenti vengono inseriti nell’app tramite scansione del bar code, qr code o scontrino e rimossi dall’app senza alcun intervento dell’utente. Ciò permetterà di personalizzare il piano alimentare, generare diete e suggerire ricette in modo non solo automatico (superiore rispetto agli altri competitor), ma anche intelligente, ovvero tenendo conto anche di fattori come le scadenze degli alimenti o le preferenze degli utenti. Inoltre Sopheat offrirà la possibilità di acquistare alimenti necessari per la dieta tramite servizio delivery e di avere un supporto di nutrizionisti esperti. La loro potenziale clientela sarà costituita da donne e uomini tra i 20 e i 46 anni interessati ad una sana alimentazione (si tratta di circa 17 milioni di persone). Riguardo la strategia di acquisizione, in una prima fase l’obiettivo sarà far conoscere Sopheat e creare una prima community attorno alle loro pagine social: per raggiungerlo useranno campagne di social media marketing. In una seconda fase l’obiettivo sarà invece invitare gli utenti a testare la loro versione di prova dell’app: per far ciò coinvolgeranno un gruppo di micro influencer. Nell’ultima fase cercheranno di convertire gli utenti interessati in clienti paganti: per farlo creeranno delle parternship strategiche. Per quanto riguarda i ricavi, in un primo momento essi avranno origine dall’abbonamento all’app e dalla partnership coi supermercati, in un secondo momento dalla partnership con gli esperti nutrizionisti. I ragazzi di Sopheat rivelano che per portare avanti questo progetto necessiteranno di un finanziamento di circa 200 mila euro, che investiranno per il 50% in sviluppo e mantenimento della tecnologia, per il 40% in marketing e per il 10% in costi iniziali e di gestione dell’impresa. Prevedono di rilasciare la prima versione dell’app a gennaio 2022, di rilasciare il releast completo dell’app a marzo 2022, di implementare il servizio delivery a novembre 2022, infine di integrare il servizio di nutrizionisti a marzo 2023.
L’ultimo team a presentare le proprie idee è AICT – Machine Learning per Trials Clinici. AICT è un software basato sul machine learning, che fa delle analisi e delle predizioni sui possibili effetti collaterali dei trial clinici, al fine di migliorare i criteri di inclusione ed esclusione dei pazienti. I trial clinici sono studi effettuati sull’uomo: il loro scopo è scoprire gli effetti benefici o negativi delle molecole adattate come farmaci. Prima del loro avvio, vengono stabiliti dei criteri di inclusione ed esclusione dei pazienti, ossia dei parametri che permettono di decidere quale sia il campione all’interno della popolazione su cui effettuare la sperimentazione. La fase dei trial clinici che presenta maggiori criticità è quella in cui vengono fuori gli effetti collaterali e le possibili reazioni: per questo motivo i ragazzi di AICT hanno pensato di agire su questa fase, tant’è che circa l’80% degli studi chimici si trova in ritardo per complicazioni di vario genere, come il tasso d’abbandono dei pazienti o la difficoltà nel reclutare i pazienti e nel prevedere tutti i possibili effetti collaterali. In particolare andranno a fornire un output che verrà usato direttamente dalle CRO, le aziende che si occupano dell’organizzazione dei trial clinici, e che quindi potranno usare questi dati forniti per migliorare i loro criteri di inclusione ed esclusione, in modo tale da avere una sperimentazione accelerata, con risultati imprevedibili e tempi ridotti. L’ultimo tema trattato è quello della tecnologia: a questo proposito hanno pensato a un workflow che durerà circa un anno: nella fase iniziale proveranno a creare i contatti con le CRO e con le aziende farmaceutiche per ottenere la quantità di dati necessaria; nei mesi successivi studieranno i dati per definire il modello; infine negli ultimi mesi di questa sperimentazione andranno a rendere il software utilizzabile.
L’evento conclude con la premiazione dei team. ColorIF – Color Intelligent Food (Francesco Cairone, Federico Marrone, Marco Ruggeri), unico team a non aver presentato, vince il premio “Tecnologia e soluzione più esportabile”. AICT (Paola Caprioli, Daria Di Giacomo Marotta, Giulia Di Teodoro, Michele Matera, Elisa Pecci) vince il premio “Maggiore impatto sociale”. Predink (Laura Di Muzio, Ginevra Lalle, Angela Piazza, Arianna Rampini, Francesco Rusciani) vince il premio “Da oggi a domani in un passo”. Per ultimo, Sopheat (Alessio Fagioli, Silvia Marrocco, Andrea Musat, Valentina Rocca, Antonio Sinatra) vince il premio “Migliore investimento”.