Nel giro di pochi mesi un nome quasi scherzoso, Nano Banana, è diventato uno dei riferimenti più discussi nel panorama dell’intelligenza artificiale applicata alle immagini. Dietro il marchio leggero c’è in realtà una delle linee di sviluppo più strategiche di Google DeepMind nel campo dei modelli multimodali, prima con Gemini 2.5 Flash Image e oggi con la nuova evoluzione Nano Banana Pro, basata su Gemini 3 Pro Image.
approfondimento
Nano Banana Pro, il modello Google che cambia le regole dell’AI generativa per le immagini
Nato come soprannome interno di Google, è oggi uno dei modelli più avanzati per la generazione di immagini. Con la versione Pro, basata su Gemini 3 Pro Image, evolve da semplice strumento creativo a piattaforma per visual completi, informativi e data-driven, con maggiore efficienza, controllo, coerenza visiva e integrazione nei workflow professionali
Pubblicato il 4 dic 2025
Giovanni Masi
Computer science engineer
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Giovanni Masi
Computer science engineer
Ingegnere informatico e dell’automazione, specializzato in cybersecurity e intelligenza artificiale, con oltre vent’anni di esperienza nel settore dell’Information Technology. Ha sviluppato competenze avanzate nella progettazione e nello sviluppo di architetture software, nella gestione di infrastrutture IT complesse, nell’implementazione di strategie di sicurezza informatica e nella creazione di modelli di intelligenza artificiale.
È Presidente della Commissione per l’intelligenza artificiale dell’Ordine degli Ingegneri della Provincia di Frosinone e Vice Delegato del Comitato Italiano Ingegneria dell’Informazione – C3i, dove fa parte anche del Gruppo di Lavoro AI (GTL AI).
Nell’ambito dell’Ordine ha ideato e condotto numerosi seminari ed è autore e docente dei corsi:
- Intelligenza Artificiale per Ingegneri
- Intelligenza Artificiale Generativa
- Prompt Engineering.
Svolge attività accademica come cultore della materia presso il Dipartimento di Ingegneria Informatica dell’Università eCampus e ha tenuto seminari sull’intelligenza artificiale presso la Pontificia Università Antonianum.
Autore di numerosi articoli scientifici e divulgativi, si occupa di Generative AI e delle sue applicazioni professionali. Ha partecipato a progetti di ricerca avanzata, tra cui:
• BioGene, iniziativa supportata da NASA GeneLab per l’analisi genomica di esperimenti spaziali tramite AI
• Uno studio con l’Università Ben Gurion del Negev (Israele) sulla classificazione del livello di ossidazione degli oli mediante modelli intelligenti.
Attualmente concentra la sua attività sullo sviluppo e lo studio dei Large Language Models (LLM), con particolare attenzione alle applicazioni innovative dell’Intelligenza Artificiale Generativa in ambito tecnico e industriale.
