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  1. Attività

A ROBotic INTelligent INTuitive and INTeractive platform for NAO-Mediated Autistic Healthcare

Progetto
Dalla produzione industriale ai compiti di servizio, gli utilizzi principali della robotica su larga scala riguardano attualmente applicazioni altamente specializzate. Questi includono l’esecuzione di compiti estremamente ripetitivi in contesti industriali, la pulizia domestica dei pavimenti e la chirurgia robotica. Il successo della robotica in questi ambiti risiede nella semplicità d’uso per l’utente finale: i robot industriali sono pre-programmati, i robot aspirapolvere devono solo essere diretti verso l’area da pulire, e i robot chirurgici sono teleoperati dai chirurghi come strumenti avanzati. Al contrario, il principale ostacolo alla diffusione su larga scala di sistemi robotici per compiti non ripetitivi e operazioni non direttamente controllate da un operatore umano, come nella chirurgia, è la difficoltà per gli operatori nel definire i compiti che i robot devono eseguire. Ciò è dovuto alla mancanza di competenze specifiche di programmazione richieste per il loro utilizzo. Questo progetto mira a rimuovere tale barriera sviluppando una nuova architettura che faciliti l’interazione uomo-robot. Gli utenti potranno comandare comportamenti complessi del robot utilizzando descrizioni in linguaggio naturale o dimostrazioni pratiche. I Large Language Models (LLM) costituiscono la tecnologia principale, traducendo le richieste umane in comandi interpretabili dal robot. Gli LLM, una tipologia di intelligenza artificiale, sfruttano l’apprendimento automatico per comprendere e generare linguaggio umano e hanno già dimostrato capacità notevoli nel generare codice a partire da descrizioni testuali. L’applicazione principale del progetto si concentra sul controllo di robot sociali, in particolare il robot NAO. Questo piccolo robot umanoide è utilizzato in ambito sanitario per interagire con pazienti affetti da disturbi dello spettro autistico (ASD), facilitandone la diagnosi e il trattamento. Studi pilota condotti presso il centro PASCIA del Policlinico di Modena durante lo scorso anno hanno mostrato risultati promettenti, indicando una potenziale riduzione della durata delle visite cardiologiche e un miglioramento della loro fattibilità. Tuttavia, manca ancora un’analisi statistica su larga scala, e l’obiettivo non è solo comprendere gli effetti complessivi dell’uso di un robot sociale sul successo delle visite, ma anche valutare l’impatto di azioni specifiche eseguite dal robot, che, grazie all’architettura proposta, il medico potrà definire in modo autonomo e molto rapido. Inoltre, il progetto si propone di valutare come l’architettura di controllo proposta possa abilitare un’interazione personalizzata tra paziente e medico mediata dal robot, estendendo l’utilizzo di questo dispositivo ad altri ambiti medici, come l’odontoiatria.
  • Dati Generali
  • Competenze

Dati Generali

Partecipanti (7)

BIAGIOTTI Luigi   Responsabile scientifico  
BELLINI Pierantonio   Partecipante  
FERRARI ISABELLA   Partecipante  
LODI ELISA   Partecipante  
MODENA Maria Grazia   Partecipante  
TEBALDI DAVIDE   Partecipante  
ZANASI Roberto   Partecipante  

Dipartimenti coinvolti

Dipartimento di Ingegneria "Enzo Ferrari"   Principale  

Tipo

FAR 2024 Progetti interdisciplinari - Linea FOMO

Finanziatore

FONDAZIONE DI MODENA
Ente Finanziatore

Partner

Università degli Studi di MODENA e REGGIO EMILIA

Contributo Totale (assegnato) Ateneo (EURO)

70.400€

Periodo di attività

Dicembre 2, 2024 - Dicembre 1, 2026

Durata progetto

24 mesi

Competenze

Settori (4)


LS7_10 - Preventative and prognostic medicine - (2024)

PE6_9 - Human computer interaction and interface, visualisation - (2024)

PE7_10 - Robotics - (2024)

Settore IINF-04/A - Automatica
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