Leader: Prof. Tiziana Ferrante, Università di Roma “Sapienza”

WP1 sviluppa le linee guida per la progettazione di interfacce fisiche e digitali di dispositivi che consentano il miglioramento della qualità di vita degli anziani. Viene sviluppato un quadro interdisciplinare per la valutazione e il monitoraggio degli ambienti di vita con integrazione tecnologica, insieme allo sviluppo di un sistema di valutazione e monitoraggio degli edifici orientati alla promozione della salute nei servizi di assistenza sanitaria primaria. Infine, sono implementati strumenti di supporto al design per la valutazione dell’adattabilità spaziale e tecnologica delle abitazioni all’assistenza sanitaria domiciliare.

Leader: Prof. Filippo Cavallo, Università di Firenze

WP2 sviluppa il software e l’hardware che consentono i processi di interazione e le capacità di collegamento tra gli utenti e i servizi/macchine. WP2 indagherà, progetterà, svilupperà e testerà nuove “macchine sociali”, ovvero robot sociali, app, strumenti di realtà virtuale/aumentata e dispositivi concepiti e integrati per interagire e comunicare con gli esseri umani mediante comportamenti e regole sociali. WP2 genera attraverso le social machines una serie di biomarcatori digitali di interazione che potrebbero essere utilizzati per l’identificazione precoce del deterioramento motorio e cognitivo nella fragilità e nella demenza.

Leader: Prof. Emanuele Menegatti, Università di Padova

WP3 sviluppa una nuova generazione di robot per monitorare, assistere e migliorare le prestazioni motorie negli anziani. WP3 progetta robot indossabili simbiotici innovativi per aumentare le prestazioni e prevenire le cadute a casa e sul luogo di lavoro. Inoltre, sviluppa: 1) nuovi paradigmi per la percezione dei robot sugli esseri umani e sul controllo umano dei robot (cioè sensori innovativi, algoritmi avanzati); 2) robot indossabili all’avanguardia per l’autonomia degli anziani; 3) un approccio integrato alla percezione umana e al supporto con attuatori e sensori indossabili.

Leader: Prof. Pietro Siciliano, CNR

Il WP4: 1) sviluppa una nuova generazione di tecnologie sensoriali con obiettivi definiti in termini di prestazioni, costi e usabilità; 2) elabora dati utilizzando l’intelligenza artificiale per misurare e prevedere il benessere e supportare servizi per la qualità della vita delle persone anziane; 3) implementa nuovi sensori e reti di sensori di nuova generazione integrati nell’ambiente di vita intelligente, ovvero casa, ambiente di lavoro, attività quotidiane e spazi urbani all’aperto.

Leader: Prof. Sandra Costanzo, Università di Calabria

Il WP5 implementa soluzioni per realizzare il monitoraggio personale a casa, riducendo la dipendenza dagli operatori, garantendo al contempo sicurezza, affidabilità e conformità all’azione. Inoltre, Il WP sviluppa: 1) un sistema di ecografia ultraportatile, con algoritmi di elaborazione correlati a basso costo computazionale; 2) uno strumento di spettroscopia nell’infrarosso vicino a dominio temporale ottimizzato per il monitoraggio fisiologico non invasivo; 3) un concentratore locale comprensivo di un’interfaccia “amica dell’anziano” per effettuare misurazioni guidate dei parametri fisiologici, progettato e dotato di sensori di monitoraggio della salute.