Djinious
Canvas a blocchi
Componi modelli multi-dominio su un canvas veloce, accelerato via GPU. La modellazione acausale significa che disegni la fisica — è il solver a occuparsi della matematica.
Acausale
DjiniousLabModellazione e simulazioneProgetta l'intero sistemasulla sua replica digitale.
Modellazione e simulazioneModella
DjiniousLab è un unico notebook di ingegneria per la progettazione model-based. Modella ogni aspetto del tuo sistema, simulalo e testalo come replica digitale viva, poi genera il software embedded — e le parti fisiche — che spedisci.
DjiniousLab
- blocchi nella libreria
- 1,094blocchi nella libreria
- progetti demo
- 200+progetti demo
- strumenti dell'assistente
- 30+strumenti dell'assistente
- importazione / esportazione
- FMI 3.0importazione / esportazione
Cos’è
Un unico notebook di ingegneria. L'intero prodotto.
Una replica digitale è un modello eseguibile ad alta fedeltà del tuo sistema — fisica, logica di controllo, geometria, tutto quanto. In DjiniousLab vive in un unico notebook, così il modello che progetti, la replica che testi e gli artefatti che spedisci non si allontanano mai tra loro. Modellare, simulare e generare sono un unico anello chiuso, non tre strumenti scollegati.
Notebook reattivo + REPL
Modifica una qualsiasi cella a monte e ogni cella dipendente si rivaluta automaticamente; una REPL persistente ti permette di interrogare lo stato live senza rieseguire il notebook.
Julia · PythonCAD parametrico
the3djin porta un'API BuildPart / ParameterSet nel notebook: rivoluzione, estrusione, loft, raccordo, smusso e operazioni booleane in puro Python, con esportazione STEP/STL.
the3djinOttimizzazione e RL
Sweep di parametri, ottimizzazione CMA-ES / bayesiana e reinforcement learning PPO/SAC eseguiti dal pannello Studies, accanto al canvas.
StudiesGenerazione di codice
Compila qualsiasi modello in firmware Rust deterministico #![no_std] per STM32, Cortex-M, ESP32/RISC-V, WASM o x86-64 — incluso, non un componente aggiuntivo a pagamento.
no_std RustEsecuzioni riproducibili
Ogni esecuzione è marchiata con il proprio hash GIR — riproducibile, verificabile, bit-esatta alla riproduzione.
hash GIRDentro al prodotto
Guardala funzionare.
Ogni schermata qui sotto è il prodotto in esecuzione.
01 · Canvas
Un canvas a blocchi che ragiona come un ingegnere.
Componi modelli multi-dominio su un canvas veloce, accelerato via GPU. La modellazione acausale in stile Simscape significa che disegni la fisica — è il solver a occuparsi della matematica. Il rilevamento dei loop algebrici e la riduzione dell'indice di Pantelides avvengono in fase di compilazione, non alle 3 del mattino.
- Solver: Tsit5 (esplicito), Rodas5P (stiff), IDA (DAE) — scelti automaticamente per ogni sottosistema
- Oscilloscopi in streaming live via Apache Arrow a oltre 1 M campioni/s, senza buffering lato client
- Pipeline GIR → ModelingToolkit.jl: semplificazione simbolica prima che venga elaborato un solo numero
- Gerarchia dei sottosistemi, gestione delle varianti e override dei parametri per nodo in un unico posto
DjiniousLab
02 · Notebook e REPL
Un notebook reattivo che mantiene coerenti le celle a valle.
Modifica una qualsiasi cella a monte e ogni cella dipendente si rivaluta automaticamente — reattività in stile Pluto senza lock-in. Una REPL WebSocket persistente ti permette di interrogare lo stato live senza rieseguire l'intero notebook.
- Kernel Julia e Python; lo stdout/stderr di ogni cella arriva in streaming man mano che viene eseguita
- Renderer a prefisso magico — Plotly, Three.js, mappe, SVG, widget di parametri, barre di avanzamento
- La REPL condivide il processo del kernel — ispeziona, modifica variabili, riesegui da qualsiasi cella
- Le celle del notebook possono avviare esecuzioni del canvas, leggere gli oscilloscopi ed emettere asset STEP/STL
DjiniousLab
03 · Visualizzazione
Otto varianti di renderer — visualizzate mentre il solver è in esecuzione.
Gli output arrivano in streaming nella cella del notebook in tempo reale: nessuna attesa che un'esecuzione finisca prima di vedere il primo tick del grafico — da una superficie Plotly a uno sciame di satelliti in orbita su un globo Cesium.
- Plotly 2D/3D — scatter, heatmap, superficie, barre, candlestick
- Scene graph Three.js, globo 3D CesiumJS e mappe Leaflet
- SVG in linea sanificati e rendering in linea di un canvas con un pulsante Run live
- Widget di parametri e barre di avanzamento live per gli sweep
DjiniousLab
04 · CAD parametrico
CAD parametrico in una cella del notebook, puro Python.
Chiama show(part) e una scena Three.js interattiva appare in linea; chiama sweep_part(...) per generare famiglie di varianti STEP/STL con una barra di avanzamento live. Il design generativo, in cui affidi al solver un caso di carico e lo lasci plasmare la parte, è la direzione verso cui stiamo costruendo.
- Kernel CAD completo: rivoluzione, estrusione, loft, offset, raccordo, smusso, booleane
- ParameterSet — parametri denominati con limiti, unità, espressioni e tracciamento del dirty flag
- Esporta in STEP (standard aperto), STL, oppure allega l'asset direttamente a un blocco del canvas
- Roadmap: ottimizzazione topologica / generativa guidata da casi di carico simulati
DjiniousLab
05 · Generazione di codice
Un modello. Browser, cloud o silicio.
Compila qualsiasi modello del canvas in firmware Rust no_std deterministico tramite ModelingToolkit + StaticCompiler — la stessa pipeline simbolica che esegue il solver guida l'emettitore. Nessun wrapper scritto a mano, nessun disallineamento tra simulazione e deployment.
- Target: STM32, ARM Cortex-M, ESP32/RISC-V, WASM (browser / edge), x86-64
- Esportazione FMI 3.0 — inserisci l'unità compilata in qualsiasi strumento compatibile FMI
- Riproduzione bit-esatta cross-target: la CI verifica che il firmware corrisponda alla traccia di simulazione
- djl canvas build <model> --target <arch> — un comando, zero clic sulla GUI
DjiniousLab
06 · Ottimizzazione e RL
Ottimizza, esegui sweep e addestra una policy — dallo stesso canvas.
Il pannello Studies funziona accanto al canvas, non in uno strumento separato. Ogni studio invia l'avanzamento in tempo reale al notebook, e le policy addestrate si esportano direttamente come blocchi che puoi reinserire nel modello.
- Ottimizzazione dei parametri: Latin Hypercube, CMA-ES, Nelder-Mead, GP bayesiano
- Reinforcement learning: PPO, DDPG, SAC — addestra contro l'ambiente di simulazione
- La policy RL addestrata si esporta come FMU o come blocco nativo di DjiniousLab
- Ogni studio allega il proprio hash GIR + seed, così ogni esecuzione è riproducibile
DjiniousLab
Libreria
Simulazioni pronte all'uso. Aprine una e premi play.
DjiniousLab include una ricca libreria di canvas e notebook predefiniti in ambiti di ingegneria e scienza — modelli di livello produzione, non esempi giocattolo. Ogni demo è una replica digitale che puoi aprire ed eseguire sullo stesso motore che alimenta la produzione.
Sistemi di controllo e robotica
14 demoControllo in anello chiuso e robotica — autopiloti, azionamenti motore e manipolatori modellati e tarati sul canvas.
- Mantenimento quota del quadricottero
- Pendolo inverso
- Elettromeccanica del motore DC
- Controllo dello slittamento ABS
Chimica e processo
16 demoReattori, separazioni e trattamento delle acque — dinamica e controllo di processo, dalla cinetica alla conformità.
- Transitorio SCRAM del reattore
- Avvelenamento da xenon
- Impianto a fanghi attivi
- Controllo dell'ossigeno disciolto in aerazione
Geofisica e clima
15 demoSistemi terrestri — falde acquifere, retroazioni climatiche, calotte glaciali e chimica atmosferica.
- Prova di pompaggio di Theis
- Migrazione del pennacchio di contaminante
- Bilancio di massa della Groenlandia
- Retroazione ghiaccio-albedo
Materiali e meccanica
13 demoMateriali e meccanica strutturale — trasformazioni di fase, fatica, diffusione e risonanza.
- Fatica secondo la legge di Paris
- Trasformazione della perlite
- Risonanza di edificio SDOF
- Diffusione di Arrhenius
Elaborazione del segnale e telecomunicazioni
8 demoElaborazione del segnale e comunicazioni — modulazione, recupero della portante e filtraggio adattivo.
- Costellazione QPSK
- Aggancio della portante con PLL
- Equalizzatore adattivo LMS
- Stima della varianza di Allan
Elettronica di potenza ed energia
9 demoElettronica di potenza ed energia — convertitori, inverter, accumulo e supporto alla rete.
- Convertitore buck mediato
- Inverter PQ connesso alla rete
- Elettrolizzatore a idrogeno PEM
- Regolatore di statismo in frequenza
Biomedicina ed epidemiologia
18 demoFisiologia ed epidemiologia — dinamica cardiovascolare, farmacocinetica, neuroni e curve epidemiche.
- Curva epidemica SIR
- SEIR con incubazione
- Dinamica glucosio-insulina
- Windkessel arterioso
Aerospazio e marittimo
7 demoAerospazio, astrodinamica e settore marittimo — meccanica orbitale, dinamica delle imbarcazioni e mescolamento oceanico.
- Orbita kepleriana + trasferimento di Hohmann
- Imbardata di Nomoto per imbarcazioni
- Mescolamento della salinità oceanica a due strati
Ottica e fotonica
6 demoOttica e fotonica — interferenza, polarizzazione e statistica dei fotoni.
- Frange di Mach-Zehnder
- Legge di Malus
- Equazioni di rate del laser
Economia e teoria delle code
10 demoOperations e finanza — teoria delle code, inventario, previsione e pricing delle opzioni.
- Coda M/M/1
- Delta di Black-Scholes
- Previsione della domanda con Holt
- Effetto bullwhip
3D parametrico / CAD (the3djin)
4 demo3D parametrico / CAD con the3djin — geometria programmatica, sweep di parametri ed esportazione STEP.
- Tazza parametrica — rivoluzione + manico
- Varianti di sweep
- Esportazione STEP da ParameterSet
- Sweep del manico a toro
DjiniousLabIA e agenti
Un assistente IA con accesso a tutta la tua API.
DjiniousLab include un agente IA integrato nell'app, due CLI e un server MCP — così tu, la tua CI e agenti esterni come Claude Code, OpenAI Codex e Pi possono guidare l'intero anello modella→simula→genera in modo programmatico, dietro gli stessi gate di approvazione usati dalla UI.
Non un chatbot — un esecutore
Un agente sidecar basato sul provider LLM di tua scelta (chiavi cifrate a riposo) con oltre 30 strumenti: esegue simulazioni, linearizza modelli, adatta leggi simboliche, addestra surrogati neurali e avvia la generazione di codice.
Analizza e potenzia
Linearizzazione del guadagno DC, regressione simbolica, risposta in frequenza e margini di stabilità; blocchi surrogati MLP, adattamenti neural-ODE e controllori PID e a retroazione di stato auto-tarati.
Il controllo resta a te
Ogni operazione di scrittura e ogni esecuzione REPL passa da un gate: l'assistente propone l'azione e attende una conferma esplicita prima di eseguirla. L'ispezione in sola lettura non richiede mai approvazione — solo le mutazioni la richiedono.
CLI alla pari del frontend
Il binario djl rispecchia l'intera superficie della SPA: progetti, canvas (inclusa la modifica di nodi ed edge), notebook (inclusa la modifica delle celle) ed esecuzioni, esecuzioni di celle e sessioni REPL trasmesse via WebSocket.
Porta il tuo agente
Qualsiasi agente compatibile con MCP — Claude Code, OpenAI Codex, Cursor, Pi, OpenCode o il tuo orchestratore — si autentica con un unico token bearer djmcp_ revocabile e chiama lo stesso set di strumenti usato dall'assistente integrato nell'app.
CLI dell'operatore
Una seconda CLI, djinious, gestisce il livello operatore per deploy e CI: replay, codegen, sweep, optimise, rl-train, sign, verify e transpilazione MATLAB.
DjiniousLab
Funzionalità
Modella, simula, genera — un unico notebook di ingegneria.
Ogni funzionalità di DjiniousLab è al servizio di un unico anello: modella il tuo sistema come replica digitale, simulalo e testalo, poi genera ciò che spedisci. Pilastri integrati, nessuno sblocco di toolbox, nessun componente aggiuntivo per postazione.
Modella4 funzionalità
Libreria dei blocchi
Blocchi di segnale, elettrici, meccanici, rotazionali, idraulici, termici, pneumatici e DSP, più librerie di dominio dalla robotica e l'aerospazio fino alla rete elettrica e agli impianti di potenza.
Compilazione acausale
Rilevamento dei loop algebrici e riduzione dell'indice di Pantelides in fase di compilazione; il GIR viene abbassato a ModelingToolkit.jl con semplificazione simbolica.
Gerarchia e varianti
Gerarchia dei sottosistemi, gestione delle varianti e override dei parametri per nodo in un unico posto.
CAD parametrico the3djin
Rivoluzione, estrusione, loft, offset, raccordo, smusso e operazioni booleane in puro Python; ParameterSet con limiti, unità ed espressioni.
Simula4 funzionalità
Solver
Tsit5 (esplicito), Rodas5P (stiff), IDA (DAE) — scelti automaticamente per ogni sottosistema.
Oscilloscopi live
Oscilloscopi in streaming via Apache Arrow a oltre 1 M campioni/s, senza buffering lato client.
Notebook reattivo e REPL
Kernel Julia e Python, reattività in stile Pluto e una REPL che condivide il processo del kernel.
Renderer
Plotly, Three.js, globo Cesium, mappe Leaflet, SVG sanificati, canvas in linea, widget di parametri e barre di avanzamento — caricati on demand e trasmessi in streaming man mano che l'esecuzione procede.
Ottimizza3 funzionalità
Ottimizzazione dei parametri
Latin Hypercube, CMA-ES, Nelder-Mead, GP bayesiano.
Sweep
Sweep cartesiani su tutte le combinazioni, con avanzamento live a ogni iterazione.
Reinforcement learning
PPO, DDPG, SAC addestrati contro l'ambiente di simulazione; le policy si esportano come FMU o come blocco nativo.
Genera3 funzionalità
Firmware embedded
Rust #![no_std] — verificabile, no_alloc, pronto per la revisione IEC 61508 — per STM32, Cortex-M, ESP32/RISC-V, WASM e x86-64.
Riproduzione bit-esatta
La CI verifica che il firmware corrisponda alla traccia di simulazione, in modo deterministico indipendentemente da OS o hardware.
Parti fisiche
the3djin genera già oggi geometria STEP / STL direttamente da una cella del notebook; il design generativo da casi di carico simulati è sulla roadmap.
Interoperare e collaborare4 funzionalità
Importazione / esportazione FMI 3.0
Incapsula qualsiasi file .fmu conforme come blocco del canvas a pieno titolo; compila qualsiasi modello DjiniousLab per la co-simulazione in strumenti di terze parti.
Semantica in stile Simulink
Transizioni di rate, bus creator/selector, From/Goto — e importazione di modelli MATLAB per facilitare la migrazione da una base di codice a blocchi esistente.
Collaborazione in tempo reale
Yjs CRDT: modifiche simultanee al canvas con cursori di presenza, zero conflitti di merge.
Progetti nativi Git
Ogni salvataggio crea un commit; branch, diff e revert dalla UI. L'hash GIR su ogni esecuzione ricollega qualsiasi risultato all'esatto stato del modello che lo ha generato.
Fiducia
Pronto per la produzione fin dal primo giorno.
Esegui la replica digitale del tuo prodotto sulla tua infrastruttura. Single sign-on, isolamento, verificabilità e osservabilità fanno parte della piattaforma, non sono un ripensamento — distribuisci on-premises, nel tuo cloud o air-gapped senza modifiche all'architettura.
SSO via OIDC
Autenticazione bearer-JWT con discovery JWKS. Solo RS256 ed ES256 — alg:none viene rifiutato al gateway. Funziona subito con Okta, Auth0, Keycloak e Zitadel.
OIDCMulti-tenant per progettazione
Isolamento per tenant con quote granulari su progetti, modelli, notebook, esecuzioni e sessioni concorrenti; la misurazione per sessione alimenta la tua pipeline di fatturazione.
Isolamento delle sessioni
Ogni sessione di calcolo viene eseguita in un worker sandboxed: rootfs in sola lettura, nessuna rete di default, filtro seccomp applicato. I runtime Firecracker microVM e gVisor sono target di deployment supportati.
Audit log
Trail di audit append-only con content-hash e versione su ogni mutazione, trasmesso in streaming verso l'object storage con immutabilità object-lock.
Osservabilità
Trace OpenTelemetry distribuiti su gateway, worker e SPA frontend, con target SLO per il round-trip delle celle, l'avvio delle simulazioni e la latenza degli oscilloscopi.
OTLPProvisioning SCIM
Percorso di provisioning utenti e gruppi SCIM per l'RBAC per progetto — nessuna creazione manuale di account, nessun accesso obsoleto.
SCIMResidenza dei dati e ripristino
Metadati e blob restano nella regione che scegli. Snapshot orari, più la provenienza delle esecuzioni tramite hash GIR, consentono la riproduzione bit-esatta di qualsiasi simulazione passata da zero.
Nessun lock-in
Unità FMI 3.0, repository git semplici e firmware Rust leggibile da un umano che si compila senza la piattaforma. I deployment air-gapped eseguono l'intero stack da un unico file compose senza dipendenze esterne.
Igiene della supply chain
Modello di minaccia STRIDE, TLS imposto end-to-end, SBOM per artefatto, attestazioni di esecuzione firmate, toolchain fissate (pinned), scansione Trivy + cargo-audit e SAST Semgrep.
Nel filo digitale
Cosa riceve. Cosa consegna.
DjiniousLab svolge la propria parte del ciclo di ingegneria e trasmette le proprie evidenze — e funziona altrettanto bene anche da sola.
DjiniousLabModellazione e simulazioneDa sola
Da solo, DjiniousLab è un ambiente completo di progettazione model-based: canvas, notebook, simulazione, ottimizzazione e generazione di codice in un unico strumento, con importazione ed esportazione FMI 3.0 per lavorare accanto agli strumenti che già usi.
Casi d’uso
DjiniousLab in uso.
34 casi documentati.
Robotica aereaQuadricottero Djinborn T4Un drone da rilievo di classe 450 come un’unica composizione multibody — cellula, propulsione, sensori, e un autopilota a cascata che vola una missione 6-DoF in anello chiuso.DjiniousLab
Robotica industrialeManipolatore UR5 a 6 assiUn braccio UR5 spaziale a 6 gradi di libertà come un unico modello multibody — cinematica inversa in forma chiusa che guida un percorso cartesiano dell’end-effector tramite controllo PD per giunto con feedforward di gravità.DjiniousLab
Rilievo con UAVRilievo LiDAR con UAV ad Al-BatinahPianifica e ottimizza un rilievo LiDAR con una flotta di droni su un sito di 500 × 500 m in Oman — adatta la missione alle specifiche della tua flotta, del drone e del sensore, poi guida una missione ottimale su una flotta UAV simulata su una mappa animata.DjiniousLab
Sistemi a batteriaPacco batteria per veicoli elettriciUn pacco batteria per veicolo elettrico come un unico modello multi-dominio — celle a circuito equivalente, una rete termica accoppiata, un controllore di carica CC-CV e un bilanciatore attivo, composti cella → modulo → pacco ed eseguiti end-to-end.DjiniousLab
Veicoli elettriciVeicolo elettrico completoIl pacco batteria che hai dimensionato diventa l’auto che guidi — un veicolo elettrico completo sul ciclo WLTP: ciclo di guida, motore di trazione, rigenerazione, la batteria durante il ciclo, termica, e i numeri che vendono un’auto — autonomia, consumo e 0-100.DjiniousLab
MicroretiMicroreteFotovoltaico + eolico + batteria + connessione alla rete che serve un carico come un unico sistema sotto un controllore di gestione energetica — composto su un bus DC ed eseguito su una giornata: dispacciamento, autosufficienza, riduzione dei picchi, dimensionamento e stabilità in isola.DjiniousLabPrenota una demo
Guardala sul tuo problema.
Vedi DjiniousLab sui tuoi modelli. Guideremo il tuo team attraverso i workflow che contano per te — canvas, notebook, generazione di codice, o tutti e tre.
- Modellare un sistema multi-dominio sul canvas a blocchi
- Guidare e analizzare la replica dal notebook reattivo
- Sweep di parametri e ottimizzazione dal pannello Studies
- Esecuzione della simulazione, addestramento del surrogato e generazione di codice — guidati dall'assistente e dalla CLI
- Modello di deployment, postura di sicurezza e punti di integrazione per il tuo stack
Lungo il filo
Funziona bene con
DjiniousEngineeringOrchestrazioneL’ingegnere di sistema IA: prende in carico l’incarico e porta l’intero progetto attraverso un System Ledger tracciabile.
DjiniousWorkshopIntegrazione di sistemaComponenti collegati in un sistema completo e chiusi in anello tramite la fisica GPU in NVIDIA Isaac Sim.
DjiniousSafeCodice certificabileSpecifiche Lean 4 e dimostrazioni verificate dal kernel trasformate in Rust embedded privo di panic, fino a SIL 4.
DjiniousWorkflowAutomazione ad agentiAutomazione a grafo a cui ogni fase può ricorrere: costruisci un processo, eseguilo, osservalo e sottoponilo ad audit.