About

Il team di Re Learn nasce dalla volontà di un gruppo di amici ed ex studenti del Politecnico di Torino di utilizzare le competenze acquisite negli anni universitari e lavorativi per contribuire in prima linea a un mondo più green e sostenibile.

L’idea

Nel 2019, durante le chiacchiere di una sera di fine estate sorseggiando degli spritz, ci siamo soffermati sul fatto che i bicchieri in plastica usati per gli aperitivi venissero costantemente gettati nell’indifferenziata. Istintivamente ci siamo chiesti se potessimo fare qualcosa a riguardo. Nasce quindi l’idea di NANDO, un cestino intelligente in grado di riconoscere e differenziare tutti i rifiuti inseriti al suo interno per semplificare il processo di raccolta differenziata, rendendolo automatico, accurato ed efficiente grazie all’intelligenza artificiale.

L’ispirazione

Per realizzare una missione così ambiziosa ci siamo ispirati a una figura altrettanto importante: NANDO prende il nome da Re Ferdinando II di Borbone il quale, nel 1832, emanò la prima ordinanza della storia per regolamentare la raccolta differenziata. Nando rappresenta il primo passo per raggiungere un obiettivo ancora più ambizioso: rivoluzionare il sistema di smistamento dei rifiuti creando una nuova filiera circolare.

Da qui in avanti si fa sul serio

Con grande soddisfazione a gennaio 2021 abbiamo firmato l’atto costitutivo diventando a tutti gli effetti una startup innovativa.

Il nostro approccio al lavoro

Il nostro lavoro si basa su flessibilità, intraprendenza e lavoro di squadra. Tutto il progetto è stato sviluppato sin dall’inizio con metodologia “Agile”, spacchettando e suddividendo tutte le tasks in modo da coprire le tre aree principali di Hardware, Software e Business Administration. Seguiamo l’avanzamento del progetto a 360°, correggendone continuamente l’andamento quando riscontriamo qualche criticità.

Obiettivi

Re Learn ha come obiettivo principale lo sviluppo e la commercializzazione di NANDO, un prodotto innovativo composto da una parte meccanica, una parte elettronica e una parte software. Il focus della nostra startup è stato scelto anche considerando le competenze principali presenti nel team. Nell’ultimo anno, grazie alla crescita del team, abbiamo potuto ampliare la nostra offerta anche al mondo dei servizi con RESET.

Mission

  • Migliorare la gestione dei rifiuti con la tecnologia
  • Semplificare la raccolta differenziata rendendola automatica, accessibile e veloce
  • Innovare utilizzando l’intelligenza artificiale per rendere le città più sostenibili e le persone più consapevoli
  • Ridurre le emissioni di CO2 e i costi di gestione dovuti a pratiche di smaltimento poco etiche

Vision

Creare una nuova filiera circolare che sia da esempio per tutti nel mondo, dove i rifiuti sono risorse e le città sostenibili la regola.

Il nostro team

La maggior parte dei soci fondatori, ossia di coloro che per primi hanno iniziato a lavorare su questa idea, vanta un background ingegneristico applicato nel settore automotive. Pertanto, in Re Learn, è presente una forte componente di know-how specifica nello sviluppo, industrializzazione e produzione di nuovi prodotti dal forte contenuto innovativo con un’attenzione rivolta ai costi e ai tempi in un’ottica di concorrenza globale.

Riccardo Leonardi

Riccardo Leonardi

CEO

Ingegnere meccanico alla guida del team Re Learn che ha coltivato fin da bambino il sogno di essere un imprenditore nel campo della sostenibilità

Antonio Covato

Antonio Covato

COO

Business Developer con la passione per l’innovazione e la sostenibilità

Giovanni Lucifora

Giovanni Lucifora

CTO

Ingegnere meccanico responsabile dello sviluppo e della produzione del prodotto e coordina il team tecnico

Fabrizio Custorella

Fabrizio Custorella

CFO

Responsabile della pianificazione finanziaria strategica e della gestione aziendale utilizzando metodologie Agile

Egidio Canzoniere

Egidio Canzoniere

CPO

Sviluppatore di prodotti responsabile della progettazione di prodotti hardware.
Federico Fedi

Federico Fedi

CIO

Computer engineer che applica le sue conoscenze di machine learning e computer vision per costruire un mondo migliore

Simone Cavariani

Simone Cavariani

Head of Electronics

Ingegnere con la passione per l’integrazione, fa combaciare hardware e software per migliorare la gestione dei rifiuti

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