Selezionata per MassChallenge UK & CH 2026, la startup vuole portare nelle imprese manifatturiere strumenti capaci di identificare le anomalie in tempo reale, prima che diventino costose.
Flycatcher SA, startup deep-tech nata a Lugano, è stata selezionata come finalista del programma MassChallenge Switzerland & UK Accelerator 2026. Su 1’961 startup candidate, solo circa il 10% è stato scelto per partecipare al programma, entrando così a far parte di una rete internazionale di mentor, investitori, esperti e innovatori.
Fondata da Dario Mantegazza (Chief Executive Officer) - che ha conseguito un dottorato all’IDSIA, dove ha lavorato anche come ricercatore - e da Arianna Marsilio (Chief Product Officer), che ha lavorato in diverse startup nel Regno Unito, Flycatcher sviluppa sistemi di ispezione automatizzata basati su Intelligenza Artificiale non supervisionata. La tecnologia nasce da anni di ricerca in machine learning, computer vision e anomaly detection, con l’obiettivo di portare nell’industria una nuova generazione di strumenti capaci di identificare anomalie in tempo reale.
Oggi Flycatcher è incubata presso l’USI Startup Centre, fa parte del programma NVIDIA Inception e sta collaborando con attori del settore logistico e dei trasporti per automatizzare il controllo di asset critici come trailer e container.
Per saperne di più su questa innovativa realtà, abbiamo interpellato Dario Mantegazza.
Dario Mantegazza, Founder & CEO di Flycatcher SA (copyright @MassChallenge Switzerland)
Dario, molte aziende industriali parlano di automazione, ma le ispezioni visive restano spesso manuali. Perché succede ancora?
Perché molte ispezioni industriali sono complesse da automatizzare con i sistemi tradizionali. In tanti contesti, i difetti sono rari, variabili e difficili da classificare in anticipo.
Questo significa che non sempre esistono dataset già pronti o grandi quantità di dati come immagini etichettate su cui addestrare un modello.
Per questo molte aziende continuano ad affidarsi a controlli manuali o a sistemi rigidi, che funzionano bene solo quando sanno già esattamente cosa cercare. Il problema è che, nella realtà industriale, spesso le anomalie più importanti sono proprio quelle inattese.
Qual è il problema concreto che Flycatcher vuole risolvere a beneficio delle aziende industriali?
Flycatcher nasce per aiutare le aziende a controllare asset e processi industriali in modo più rapido, consistente e scalabile. In molti settori, gli operatori devono prendere decisioni visive in tempo reale: verificare se un asset è idoneo, se un danno può creare un problema operativo, se qualcosa deve essere fermato o segnalato. Questi controlli, se gestiti manualmente, possono diventare lenti, costosi e difficili da standardizzare su più siti o turni di lavoro. Flycatcher vuole automatizzare questa parte del processo, riducendo la dipendenza dal controllo manuale e rendendo l’ispezione più affidabile.
Cosa rende il vostro approccio diverso rispetto ai sistemi tradizionali di computer vision o AI inspection?
Molti sistemi di computer vision devono essere addestrati su difetti già noti. Devono quindi sapere in anticipo cosa cercare: una crepa specifica, un danno preciso, una determinata categoria di errore. Flycatcher usa invece un approccio basato su unsupervised anomaly detection. Il sistema impara cosa è “normale” in uno specifico ambiente industriale e segnala le deviazioni, anche quando l’anomalia non è mai stata vista prima. Questo riduce la dipendenza da grandi dataset etichettati e rende la tecnologia più adattabile a contesti reali, dove i problemi non sono sempre prevedibili.
Flycatcher SA sta collaborando con attori del settore logistico e dei trasporti per automatizzare il controllo di trailer e container (copyright @ Flycatcher SA)
Che cosa cambia per un’azienda che introduce una tecnologia come Flycatcher nei propri processi?
Cambia il modo in cui l’azienda può gestire l’ispezione visiva: da un controllo prevalentemente manuale e non sempre standardizzato, a un processo più rapido, consistente e scalabile. Flycatcher può integrarsi con infrastrutture e sistemi già esistenti, richiede pochi dati di partenza e permette di individuare anomalie in tempo reale, aiutando le aziende a intercettare i problemi prima che diventino costosi.
Un altro aspetto importante è che la tecnologia non sostituisce necessariamente l’operatore, ma può guidarlo verso ispezioni più mirate e approfondite. In questo modo, il personale può concentrarsi sui casi che richiedono davvero attenzione, mentre i controlli più ripetitivi vengono resi più veloci e affidabili.
Nel settore logistico, ad esempio, l’ispezione di trailer, container e altri asset critici è spesso un passaggio operativo importante, ma ancora molto dipendente da processi manuali. Automatizzare questi controlli significa poter scalare l’ispezione su più gate, terminal o siti industriali, riducendo così variabilità e tempi di intervento.
Di quali partner o aziende avete bisogno, oggi, per crescere?
Flycatcher sta cercando aziende industriali con processi di ispezione visiva frequenti, costosi o difficili da standardizzare. In particolare, partner interessati a validare nuove applicazioni in ambienti reali e a costruire insieme casi d’uso concreti.
Allo stesso tempo, la startup sta entrando in una fase di crescita commerciale e ha lanciato round di finanziamento. L’obiettivo è sviluppare ulteriormente la tecnologia, convertire le prime validazioni in deployment scalabili e portare questa nuova infrastruttura di ispezione automatizzata in nuovi hub logistici e industriali.
Cosa rappresenta per voi la selezione a MassChallenge UK & CH 2026 in questa fase?
La selezione a MassChallenge arriva in un momento molto importante per Flycatcher. Dopo una fase di ricerca, validazione tecnologica e primi casi d’uso industriali, la startup sta passando verso una fase di maggiore scalabilità commerciale.
I primi risultati del programma si stanno già vedendo: ad una sola settimana dall’inizio, alcune grandi aziende internazionali - partner di MassChallenge - hanno mostrato forte interesse verso la tecnologia di Flycatcher ed hanno fissato incontri per discutere possibili progetti e applicazioni concrete.
Siamo quindi molto felici di essere stati selezionati per MassChallenge UK & CH 2026. Per Flycatcher, rappresenta un’importante opportunità per rafforzare la strategia go-to-market, per entrare in contatto con mentor, partner industriali e investitori internazionali, ma anche per mostrare come l’anomaly detection possa abilitare nuovi processi di ispezione e monitoraggio industriale che prima erano difficili, o addirittura impensabili, da automatizzare.
Contatto
Miriana Taieb, Founders Associate, Marketing & Communication
Tel. +41 78 262 62 87 | m.taieb@flycatcher.ai
Flycatcher SA | Via La Santa, 1 | CH – 6962 Lugano
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