Nuovi successi per i ricercatori dell’IIT

Nuovi importanti riconoscimenti per i ricercatori della sede dell’Istituto Italiano di Tecnologia agli Erzelli.

Il premio “Social Hub” della SMARTcup Liguria 2017 è stato assegnato al progetto di spin-off Wristbot, ideato dal team coordinato da Jacopo Zenzeri del gruppo Robotics, Brain and Cognitive Sciences di IIT con sede al Center for Human Technologies di IIT agli Erzelli. Wristbot è un dispositivo robotico che permette la riabilitazione degli arti superiori, in particolare il polso, quando sono presenti traumi o disabilità articolari, muscolari o neurologici. Consiste in un manipolatore per il movimento delle tre articolazioni del polso in diverse modalità, in modo da allenare e nello stesso tempo leggere l’attività motoria della persona. Il dispositivo è in sperimentazione clinica in Italia nei laboratori congiunti presso l’Istituto Giannina Gaslini di Genova, il Centro di Riabilitazione Motoria INAIL di Volterra e l’Ospedale San Martino di Genova ma anche all’estero in Canada, negli Stati Uniti e a Singapore. Attraverso il suo sofisticato sistema di misura ad alta risoluzione in tempo reale, il clinico ha a disposizione uno strumento per misurare in modo preciso il percorso riabilitativo svolto. Il paziente interagisce fisicamente con il dispositivo e visivamente con un ambiente stimolante di realtà virtuale. Il dispositivo è vicino all’ottenimento della certificazione CE medicale per la commercializzazione in Europa.

Il lavoro della ricercatrice Cristina Becchio è stato raccontato dalle pagine del settimanale Il Venerdì di la Repubblica, l’8 dicembre 2017. L’articolo illustra uno dei risultati recenti ottenuti dal gruppo C’MON Cognition, Motion and Neuroscience (C’MON Unit) di IIT coordinato da Becchio, con possibili applicazioni nella riabilitazione motoria nei bambini che presentano lo spettro autistico o nella robotica, per dare un comportamento “umano” ai robot umanoidi. Il gruppo di ricerca ha individuato per la prima volta un metodo sperimentale che è in grado di svelare la natura “osservabile” degli stati mentali, studiando il movimento del corpo delle persone, e non più solo la loro testa. La ricerca, infatti, ha mostrato che l’informazione relativa ai desideri e alle intenzioni è presente nei gesti che eseguiamo per raggiungere uno scopo, come per esempio prendere una bottiglia per bere, e che la maniera con cui questi gesti vengono compiuti agisce da “timbro” di riconoscimento per chi osserva, che quindi è in grado di anticipare il movimento dell’altro. Il metodo sperimentale è stato descritto su un articolo pubblicato dalla prestigiosa rivista Physics of Life Reviews (http://authors.elsevier.com/sd/article/S1571064517301458), e combina le più avanzate tecniche di cattura del movimento basate su camere a infrarossi (motion capture), metodi psicofisici e metodi di “machine learning”, in modo da ottenere algoritmi che consentono di identificare e classificare variazioni minime nelle modalità di movimento. Lo studio è stato svolto all’interno di un progetto finanziato dall’European Research Council (ERC).