Le domande vere.
Con risposte oneste. The real questions.
With honest answers.

Risolvono due problemi diversi che sembrano lo stesso problema. Obsidian è una memoria per te, mantenuta da te: scrivi, organizzi e colleghi le note, ed è eccellente in questo. Cortex è una memoria per l'AI, mantenuta dal sistema, e la differenza sta in quattro punti. Chi decide cosa entra: ogni scrittura passa un quality gate che rifiuta quello che riconosce come già noto, fino al 99% quando il materiale è già presente, mentre un vault non ha il concetto di nota che non merita di esistere. Le contraddizioni: in un vault la nota di marzo e quella di oggi convivono in silenzio; Cortex estrae i fatti come claim e traccia i conflitti, con la storia di cosa ha sostituito cosa. Dove funziona: un vault vive su un filesystem desktop, Cortex è un endpoint remoto identico da Claude web, mobile, Claude Code e ChatGPT. La manutenzione: un vault utile è un giardino da potare, Cortex si pota da solo. La concessione onesta: un utente disciplinato, solo desktop e solo Claude, con un buon vault copre gran parte del bisogno gratis. Obsidian archivia documenti; Cortex governa ricordi.

They solve two different problems that look like the same problem. Obsidian is memory for you, maintained by you: you write, organize and link notes, and it is excellent at that. Cortex is memory for the AI, maintained by the system, and the difference comes down to four things. Who decides what gets in: every write passes a quality gate that rejects what it recognises as already known, up to 99% when the material is already there, while a vault has no concept of a note that doesn't deserve to exist. Contradictions: in a vault the March note and today's note coexist silently; Cortex extracts facts as claims and tracks conflicts, with the history of what superseded what. Where it works: a vault lives on a desktop filesystem, Cortex is a remote endpoint that works identically from Claude web, mobile, Claude Code and ChatGPT. Maintenance: a useful vault is a garden that needs pruning, Cortex prunes itself. The honest concession: a disciplined desktop-only, Claude-only user with a good vault covers most of the need for free. Obsidian archives documents; Cortex governs memories.

Perché un modello linguistico ragiona dentro una finestra di contesto: un blocco di testo che contiene tutto ciò che sa di te in quel momento. È una scrivania: quello che c'è sopra il modello lo vede, quello che non c'è sopra per lui non esiste, e a fine conversazione la scrivania viene sgomberata. I pesi del modello, cioè quello che ha imparato in addestramento, non cambiano parlando con te: sa chi era Napoleone, non sa che martedì hai cambiato fornitore. Ogni memoria artificiale, Cortex compreso, è un modo di rispondere a una sola domanda: cosa rimettere sulla scrivania a ogni conversazione, e chi lo decide. Cortex lo decide con un filtro di qualità in scrittura e con un richiamo che cita le fonti, e lo fa fuori dal singolo prodotto: la scrivania si riempie allo stesso modo da Claude, da ChatGPT e da qualunque client MCP.

Because a language model reasons inside a context window: a block of text holding everything it knows about you at that moment. It is a desk: what is on it, the model sees; what is not on it does not exist for the model, and at the end of the conversation the desk is cleared. The model's weights, what it learned in training, do not change by talking to you: it knows who Napoleon was, it does not know you switched supplier on Tuesday. Every artificial memory, Cortex included, is a way of answering one question: what to put back on the desk at each conversation, and who decides. Cortex decides with a write-time quality gate and a recall that cites its sources, and it does so outside any single product: the desk fills the same way from Claude, from ChatGPT and from any MCP client.

Sì, e per un uso occasionale basta. Ma quella memoria resta dentro il singolo prodotto: se cambi modello, la perdi. Cortex sopravvive al cambio di modello (stessa memoria da Claude e da ChatGPT), ti mostra esattamente cosa ha salvato e perché, traccia le contraddizioni tra ricordi e rifiuta i duplicati prima di scrivere. Se non esci mai da un solo assistente e non ti interessa verificare cosa ricorda, la memoria integrata vince in semplicità.

Yes, and for casual use it is enough. But that memory stays inside the single product: switch models and you lose it. Cortex survives a model switch (same memory from Claude and ChatGPT), shows you exactly what it stored and why, tracks contradictions between memories and rejects duplicates before writing. If you never leave one assistant and don't care about auditing what it remembers, built-in memory wins on simplicity.

Il lato del recupero è RAG, nessuna obiezione: embedding, ricerca semantica, contesto passato al modello. Ma un RAG classico è una pipeline di sola lettura sopra un corpus che qualcun altro deve tenere pulito: indicizza tutto quello che riceve, e la qualità delle risposte dipende interamente dalla qualità del corpus. Cortex interviene dove il RAG non arriva, in tre punti. Primo, la scrittura è governata: ogni memoria proposta passa un quality gate che rifiuta quello che riconosce come già noto, e i fatti vengono estratti come claim tipizzati. Secondo, la memoria ha un ciclo di vita: le memorie episodiche vengono consolidate nel tempo, gli aggiornamenti restano collegati al record che sostituiscono, il database si raffina invece di gonfiarsi. Terzo, c'è un livello epistemico: le contraddizioni tra memorie vengono rilevate e tracciate come oggetti di prima classe, ogni memoria porta un punteggio di coerenza, e ogni risposta può citare le fonti da cui proviene. Un RAG recupera da un archivio; Cortex cura l'archivio. Se per te è ancora "solo RAG", va bene: è RAG con un buttafuori.

The retrieval side is RAG, no argument: embeddings, semantic search, context handed to the model. But classic RAG is a read-only pipeline on top of a corpus someone else has to keep clean: it indexes everything it receives, and answer quality depends entirely on corpus quality. Cortex steps in where RAG stops, in three places. First, writing is governed: every proposed memory passes a quality gate that rejects what it recognises as already known, and facts are extracted as typed claims. Second, memory has a lifecycle: episodic memories are consolidated over time, updates stay linked to the record they supersede, the database refines instead of bloating. Third, there is an epistemic layer: contradictions between memories are detected and tracked as first-class objects, every memory carries a coherence score, and every answer can cite its sources. RAG retrieves from an archive; Cortex curates the archive. If that is still "just RAG" to you, fine: it's RAG with a bouncer.

Un database conserva: quello che entra resta, quasi sempre, nella forma in cui è entrato, e lo ritrovi identico un mese dopo. È il suo mestiere, e un archivio che alterasse i dati sarebbe un archivio rotto. Una memoria fa il contrario: sceglie cosa tenere e scarta il resto, fonde i ricordi simili, sostituisce il vecchio con il nuovo tenendo traccia del passaggio, e cambia forma nel tempo, come la tua. Un RAG e la maggior parte dei livelli di memoria open source sono database evoluti: bravissimi a conservare e ritrovare, alcuni aggiornano un fatto quando cambia, ma nessuno parte dall'idea che un ricordo possa non meritare di esistere. Cortex è progettato come memoria: il quality gate decide cosa entra, i claim estraggono i fatti, i conflitti restano visibili con il legame «superata da», e di notte un consolidamento fonde gli episodi simili e ricompatta gli aggiornamenti sopra ciò che hanno sostituito. Se ti serve un archivio affidabile, un database va benissimo; se ti serve qualcosa che decida, consolidi e cambi con te, è un'altra categoria.

A database stores: what goes in stays, almost always, in the form it went in, and you find it identical a month later. That is its job, and an archive that altered data would be a broken archive. A memory does the opposite: it chooses what to keep and discards the rest, merges similar memories, replaces old with new while keeping track of the change, and changes shape over time, like yours. RAG and most open-source memory layers are evolved databases: excellent at storing and retrieving, some update a fact when it changes, but none starts from the idea that a memory might not deserve to exist. Cortex is designed as a memory: the quality gate decides what gets in, claims extract the facts, conflicts stay visible through the «superseded by» link, and at night a consolidation merges similar episodes and compacts updates over what they replaced. If you need a reliable archive, a database is fine; if you need something that decides, consolidates and changes with you, that is a different category.

Il sistema non sceglie in silenzio: è una decisione di design. La ricerca restituisce entrambe le memorie in conflitto, ognuna marcata con un avviso, i punteggi di affidabilità e le date. Il livello di sintesi preferisce la più recente ma dichiara esplicitamente che la più vecchia è superata, citando gli id di entrambe. E il conflitto stesso vive come oggetto di prima classe con uno stato aperto/risolto: il comando "mostra conflitti" li elenca, e puoi risolverne uno esplicitamente. La regola: il sistema può avere un'opinione su chi vince, ma non ha mai il diritto di nascondere il disaccordo. Una memoria che scegliesse i vincitori in silenzio sarebbe solo una sovrascrittura con passaggi in più.

The system doesn't pick silently: that's a design decision. Search returns both conflicting memories, each flagged with a warning, reliability scores and timestamps. The synthesis layer prefers the most recent but explicitly states that the older one is superseded, citing both ids. And the conflict itself lives as a first-class object with an open/resolved status: the "show conflicts" command lists them, and you can resolve one explicitly. The rule: the system may have an opinion on who wins, but it never has the right to hide the disagreement. A memory that quietly chose winners would just be overwriting with extra steps.

È la classe di paragone giusta, più di Obsidian, e sono progetti solidi. Le differenze che rivendichiamo: Cortex è hosted a zero setup (funziona dal telefono senza infrastruttura), il quality gate in scrittura è il cuore del design e non un'opzione, e i conflitti sono oggetti di prima classe. Se sai fare self-hosting e vuoi il pieno controllo, Mem0 o Graphiti sono scelte legittime; se vuoi una memoria che funzioni ovunque senza gestirla, quello è il mestiere di Cortex. Il confronto punto per punto, con le fonti, è nella pagina Confronti.

That's the right comparison class, more than Obsidian, and they are solid projects. The differences we claim: Cortex is hosted with zero setup (works from a phone with no infra), the write-time quality gate is the core of the design rather than an option, and conflicts are first-class objects. If you can self-host and want full control, Mem0 or Graphiti are legitimate choices; if you want a memory that works everywhere without managing it, that's Cortex's job. The point-by-point comparison, with sources, is on the Comparisons page.

Perché il gate non è gratis, e lo pubblichiamo: su LoCoMo Cortex fa ~69% a gate spento e ~56% a gate acceso. Quei ~13 punti sono il prezzo misurato di una memoria che rifiuta quello che riconosce come già noto invece di accumulare tutto. LoCoMo premia il ricordo totale delle minuzie di conversazione: una memoria che filtra le minuzie perde punti sulle domande sulle minuzie, per costruzione, mentre le domande avversariali restano al 95% e lo storage cala di circa il 30%. Il gate spento dice che il motore di recupero è al livello dello stato dell'arte; il gate acceso è un obiettivo diverso: memoria governata invece di richiamo massimo. Tutti i numeri, comprese le categorie dove fa male, sono nella pagina benchmark.

Because the gate isn't free, and we publish that: on LoCoMo Cortex scores ~69% with the gate off and ~56% with it on. Those ~13 points are the measured price of a memory that refuses what it recognises as already known instead of accumulating everything. LoCoMo rewards total recall of conversational minutiae: a memory that filters minutiae loses points on minutiae questions by design, while adversarial questions stay at 95% and storage drops about 30%. Gate-off tells you the retrieval engine is at state-of-the-art level; gate-on is a different objective: governed memory instead of max recall. All the numbers, including the categories where it hurts, are on the benchmark page.

Sì, per costruzione, e i numeri sono stime dichiarate, non certificazioni. Due motivi. Il primo è l'infrastruttura: Cortex gira su servizi che lavorano solo quando qualcuno li chiama, senza una macchina accesa ad aspettare. Il secondo è il quality gate: ogni proposta rifiutata è un embedding che non viene calcolato, una scrittura che non avviene e una lettura in meno a ogni ricerca. Meno lavoro, meno corrente, meno emissioni. Sul traffico reale stimiamo che Cortex faccia circa un quinto del lavoro di un sistema che conserva tutto, con uno storage inferiore di circa il 30%. Il metodo di calcolo, con i coefficienti usati, è pubblicato nella pagina Sostenibilità; le misure puntuali sono disponibili in sede di valutazione tecnica. La regola dietro vale per qualunque sistema: il modo più sostenibile di gestire un dato è non averlo dovuto memorizzare.

Yes, by design, and the figures are declared estimates, not certifications. Two reasons. The first is infrastructure: Cortex runs on services that work only when someone calls them, with no machine kept on and waiting. The second is the quality gate: every rejected proposal is an embedding never computed, a write that never happens and one fewer read at every search. Less work, less power, fewer emissions. On real traffic we estimate that Cortex does about one fifth of the work of a system that keeps everything, with roughly 30% less storage. The calculation method, with the coefficients used, is published on the Sustainability page; point measurements are available during technical evaluation. The rule behind it holds for any system: the most sustainable way to handle a piece of data is not having had to store it.

Se sai fare self-hosting, le opzioni open source sono legittime e dovresti usarle. Ma prima fai il conto vero, perché open source non vuol dire gratis: il codice lo è, il resto no. Serve una macchina, comprata o affittata, accesa ventiquattro ore su ventiquattro, che consuma corrente anche quando non la usi; una scheda grafica se vuoi calcolare gli embedding in casa, oppure un modello di embedding pagato a chiamata; un database vettoriale con i backup; gli aggiornamenti di progetti che cambiano ogni settimana; la sicurezza, perché lì dentro ci sono i tuoi ricordi. E la voce più cara, che nessuno mette in fattura: le tue ore. Cortex è per chi non può o non vuole fare questo lavoro: nessun setup, nessuna macchina accesa, funziona dal telefono, stessa memoria su più modelli, infrastruttura europea, e un costo mensile più basso di qualunque installazione tenuta in piedi da soli. Il confronto giusto non è tra gratis e a pagamento: è tra un prezzo che vedi e uno che non vedi.

If you can self-host, the open-source options are legit and you should use them. But do the real math first, because open source does not mean free: the code is, the rest is not. You need a machine, bought or rented, on 24 hours a day, drawing power even when you are not using it; a GPU if you want to compute embeddings at home, or an embedding model paid per call; a vector database with backups; updates for projects that change every week; security, because your memories live in there. And the most expensive line, the one nobody invoices: your hours. Cortex is for those who can't or don't want to do that work: no setup, no machine running, works from your phone, same memory across models, EU infrastructure, and a monthly cost lower than any installation you keep alive yourself. The right comparison is not free versus paid: it is a price you see versus one you don't.

No. Aggiungi il connettore al tuo client (Claude, ChatGPT, Claude Code o qualsiasi client MCP), e al primo accesso OAuth il workspace di prova viene creato automaticamente: fino a 1.000 memorie accettate, senza carta di credito e senza scadenza finché i piani a pagamento non saranno attivi. Le istruzioni passo-passo sono su Collega a Claude e su GitHub.

No. Add the connector to your client (Claude, ChatGPT, Claude Code or any MCP client), and on your first OAuth sign-in the trial workspace is created automatically: up to 1,000 accepted memories, no credit card, and no expiry until paid plans go live. Step-by-step instructions are on Connect to Claude and on GitHub.

Niente da installare: Cortex è un connettore MCP remoto. Con ChatGPT lo trovi tra le app della directory, lo cerchi e lo colleghi. Con Claude lo aggiungi come connettore personalizzato seguendo la pagina Collega a Claude: la pubblicazione nella directory di Anthropic è in revisione, la compatibilità è già completa. Con Claude Code e con qualsiasi altro client MCP basta l'indirizzo del connettore. Al primo accesso il tuo spazio si crea da solo, e dal telefono funziona esattamente come dal computer, perché la memoria vive su un'infrastruttura europea e non sul tuo dispositivo. Ed è la stessa memoria da tutti i client: cambi assistente, resta la continuità.

Nothing to install: Cortex is a remote MCP connector. In ChatGPT you find it among the apps in the directory, search for it and connect it. In Claude you add it as a custom connector following the Connect to Claude page: publication in the Anthropic directory is under review, compatibility is already complete. With Claude Code and any other MCP client the connector address is all you need. On first sign-in your space is created automatically, and it works from your phone exactly as from your computer, because the memory lives on EU infrastructure, not on your device. And it is the same memory from every client: switch assistant, keep the continuity.

Di norma no: le istruzioni viaggiano con il connettore. A inizio conversazione l'AI cerca su Cortex cosa sa già di te, così non devi ripeterti. Quando emerge qualcosa che vale la pena ricordare (una decisione, una preferenza, il contesto di un progetto, un fatto su di te) lo salva di sua iniziativa e ti dice cosa ha salvato. Alla prima conversazione, con la memoria ancora vuota, ti avvisa una sola volta che è collegata a Cortex e ti propone di salvare ciò su cui state lavorando. Non salva mai password, chiavi o numeri di carta. Claude segue queste istruzioni in modo affidabile; ChatGPT le legge dalle descrizioni degli strumenti e le rispetta quasi sempre, ma non è garantito al 100%. Se l'AI non lo fa da sola, basta chiederglielo in linguaggio naturale. Tre frasi che funzionano sempre, in qualsiasi client: "cerca su Cortex cosa sai di me", "salva su Cortex questa decisione", "cosa ricordi del progetto X?".

Usually not: the instructions travel with the connector. At the start of a conversation the AI searches Cortex for what it already knows about you, so you don't have to repeat yourself. When something worth remembering comes up (a decision, a preference, the context of a project, a fact about you) it saves it on its own initiative and tells you what it saved. In the very first conversation, with the memory still empty, it tells you once that it is connected to Cortex and offers to save what you are working on. It never saves passwords, keys or card numbers. Claude follows these instructions reliably; ChatGPT reads them from the tool descriptions and honours them most of the time, but not 100%. If the AI doesn't do it by itself, just ask in plain language. Three sentences that always work, in any client: "search Cortex for what you know about me", "save this decision to Cortex", "what do you remember about project X?".

Nelle prime conversazioni sì, per tre motivi possibili. Il primo: la memoria parte vuota e l'AI salva solo quando emerge qualcosa di durevole; una chiacchierata o una domanda tecnica generica non produce memorie, ed è giusto così. Il secondo: il quality gate rifiuta ciò che è ridondante o troppo generico, quindi non tutto quello che viene proposto entra (e quello che viene rifiutato non consuma quota). Il terzo, il più frequente: l'AI ha semplicemente aspettato che glielo chiedessi. Prova con "salva su Cortex quello che abbiamo deciso oggi": l'AI ti risponde con cosa ha salvato, oppure con il motivo del rifiuto. Il conteggio delle memorie accettate lo trovi nella tua area account, e in qualsiasi momento puoi chiedere all'AI "cosa hai salvato su Cortex?".

In the first few conversations, yes, for three possible reasons. First: the memory starts empty and the AI only saves when something durable comes up; small talk or a generic technical question produces no memories, and that is by design. Second: the quality gate rejects what is redundant or too generic, so not everything proposed gets in (and what is rejected costs no quota). Third, and most common: the AI simply waited for you to ask. Try "save to Cortex what we decided today": the AI replies with what it saved, or with the reason for the rejection. The count of accepted memories is in your account area, and at any time you can ask the AI "what have you saved to Cortex?".

Conviene salvare ciò che vorresti non dover ripetere alla prossima conversazione: chi sei e come lavori, le decisioni prese e il perché, lo stato dei progetti, le preferenze di stile e di strumenti, i fatti stabili su persone e contesti. Non conviene salvare ciò che scade da solo (un errore temporaneo, un appuntamento già passato), né ciò che è segreto: password, token, chiavi API e numeri di carta restano fuori per regola, e l'AI è istruita a rifiutarli. Se un fatto cambia, non serve cancellare il vecchio: salva quello nuovo e Cortex collega i due, così l'AI risponde con lo stato attuale e sa che il precedente è superato.

Save what you would rather not repeat in the next conversation: who you are and how you work, the decisions taken and why, the state of your projects, your style and tool preferences, stable facts about people and contexts. Don't save what expires on its own (a temporary error, an appointment already gone), nor anything secret: passwords, tokens, API keys and card numbers stay out by rule, and the AI is instructed to refuse them. When a fact changes you don't need to delete the old one: save the new one and Cortex links the two, so the AI answers with the current state and knows the previous one is superseded.

All'inizio sì, e infatti è da lì che siamo partiti tutti. Poi il file cresce: nessuna deduplica, nessun rilevamento delle contraddizioni, va incollato per intero nel contesto a ogni conversazione (e il contesto si paga), vive su una macchina sola e non si condivide tra agenti o dispositivi. Un memory.md è un post-it: perfetto finché il progetto sta su un post-it. Cortex serve quando i post-it diventano centinaia e cominciano a contraddirsi.

At first, yes, and that's where we all started. Then the file grows: no dedup, no contradiction detection, it gets pasted whole into context every conversation (and context costs), it lives on one machine and isn't shared across agents or devices. A memory.md is a sticky note: perfect as long as the project fits on a sticky note. Cortex is for when the sticky notes become hundreds and start contradicting each other.

È vero: ne esce uno a settimana, e i titoli si somigliano tutti. La differenza non va giudicata dai titoli ma da tre cose verificabili: il percorso di scrittura (quality gate, claim, conflitti: la maggior parte degli altri archivia e basta), i numeri pubblicati per intero (benchmark LoCoMo con 1.986 domande, percentuali di deduplica misurate in produzione, qui), e una domanda di brevetto depositata (UIBM 102026000014026). Poi decidi tu.

Fair: one ships every week, and the titles all look alike. Judge the difference not by titles but by three verifiable things: the write path (quality gate, claims, conflicts: most others just store), fully published numbers (LoCoMo benchmark with 1,986 questions, dedup rates measured in production, here), and a filed patent application (UIBM 102026000014026). Then you decide.

Domanda giusta, e la risposta onesta parte da qui: siamo piccoli, la fiducia va guadagnata e non si può abbreviare. Quello che offriamo intanto: ogni utente ha un tenant isolato, l'infrastruttura è europea, le memorie sono esportabili e cancellabili in qualsiasi momento, e Cortex ti mostra sempre cosa ricorda e perché. I dettagli sono nella privacy policy.

Fair question, and the honest answer starts here: we are small, trust is earned and cannot be shortcut. What we offer meanwhile: every user gets an isolated tenant, the infrastructure is EU-based, memories are exportable and deletable at any time, and Cortex always shows you what it remembers and why. Details in the privacy policy.

No. Il motore è chiuso e coperto da domanda di brevetto (UIBM 102026000014026, depositata a maggio 2026). Sono pubblici su GitHub il connettore, la documentazione, gli esempi di configurazione, e siamo nel registry ufficiale del Model Context Protocol. Sappiamo che a una parte della community il closed source non piace: preferiamo dirlo chiaramente piuttosto che girarci intorno.

No. The engine is closed and covered by a patent application (UIBM 102026000014026, filed May 2026). What is public on GitHub: the connector, the documentation, configuration examples, and we are listed on the official Model Context Protocol registry. We know part of the community dislikes closed source: we prefer saying it plainly over dancing around it.

In parte sì, e non lo nascondiamo. Costruiamo strumenti di memoria per le AI e usiamo le AI ogni giorno per moltiplicare quello che una persona sola può fare: riteniamo che questo sia esattamente l'uso consapevole che se ne dovrebbe fare. L'architettura, il brevetto, i benchmark e i due anni di lavoro dietro sono nostri; la formulazione è una collaborazione. Dettagli nella pagina Trasparenza AI, ai sensi dell'art. 50 del Reg. (UE) 2024/1689.

Partly yes, and we don't hide it. We build memory tools for AIs and we use AIs every day to multiply what one person can do: we believe that is exactly what conscious use of these tools looks like. The architecture, the patent, the benchmarks and the two years of work behind them are ours; the wording is a collaboration. Details on the AI transparency page, pursuant to Art. 50 of Reg. (EU) 2024/1689.

Il piano gratuito è già disponibile, senza carta di credito e senza scadenza. Finché i piani a pagamento non saranno attivi il tetto applicato è più ampio di quello del piano gratuito, ed è sempre quello indicato nella pagina account. Gli abbonamenti saranno attivabili entro breve tempo: i piani e i prezzi sono già pubblicati nella pagina Abbonamenti.

The free plan is already available, no credit card required and no expiry. While paid plans are not live the cap applied is wider than the free plan’s, and it is always the one shown on the account page. Subscriptions will be available shortly: plans and prices are already published on the Pricing page.

No. La quota del tuo piano conta solo le memorie accettate dal quality gate. Le proposte rifiutate come ridondanti non consumano nulla: puoi proporre liberamente, è compito del sistema filtrare. Un piano da 1.000 memorie accettate rappresenta quindi molte più proposte processate. Il filtro lavora anche per il tuo portafoglio.

No. Your plan's quota only counts memories accepted by the quality gate. Proposals rejected as redundant consume nothing: you can propose freely, filtering is the system's job. A plan with 1,000 accepted memories therefore represents far more processed proposals. The filter works for your wallet, too.

Una persona: Filippo Pilotta, ricercatore indipendente, fondatore di SKYNETLAB (Bergamo). Due anni di lavoro, senza team e senza funding. ORCID per chi vuole verificare.

One person: Filippo Pilotta, independent researcher, founder of SKYNETLAB (Bergamo, Italy). Two years of work, no team, no funding. ORCID for those who want to verify.