Cluster Smart Cities & Communities

Referente UNIBS: Ing. Benedetto Barabino

La Fondazione Cluster Tecnologie per le Smart Cities & Communities – Lombardia è una istituzione che opera nel territorio lombardo, aggregando e rappresentando:

• mondo delle imprese
• mondo della ricerca

Per stabilire cooperazioni virtuose con la Pubblica Amministrazione nel settore delle tecnologie per la gestione integrata di sistemi su scala urbana e metropolitana favorendo l’implementazione delle soluzioni più innovative e avanzate.

Il Cluster conta 61 aziende, 7 Università e 14 Enti con attività di ricerca.

Esso ha come finalità generale quella di essere il modello di riferimento a livello europeo per l’implementazione di soluzioni tecnologiche per la gestione integrata di sistemi su scala urbana e metropolitana.

Nel 2020, il sito di riferimento del Cluster è stato ampliato e rinnovato.

Il Cluster Smart Cities &Communities si è attivato per partecipare al Bando Tecnologie Strategiche - (STEP) promosso da Regione Lombardia.

Uno dei progetti proposti dal Cluster si intitola "VITAL-TECH".

VITAL-TECH è un progetto che unisce tecnologie avanzate per migliorare la vita e l’assistenza degli anziani. Coordinato da MTM Srl, coinvolge diversi partner con l’obiettivo di offrire soluzioni integrate di monitoraggio, riabilitazione e sicurezza dei dati.

OBIETTIVI GENERALI
•Garantire il monitoraggio continuo dei parametri vitali attraverso smart t-shirt sensorizzate.
•Integrare Intelligenza Artificiale e serious games per favorire la riabilitazione motoria e cognitiva.
•Proteggere i dati sanitari con tecnologie blockchain, tutelando privacy e trasparenza.
•Ridurre il carico di lavoro sui caregiver, supportando interventi tempestivi e personalizzati.

ATTIVITÀ PRINCIPALI
1.Sviluppo di Smart T-Shirt: magliette leggere e confortevoli, dotate di sensori multiparametrici in grado di rilevare battito cardiaco, respirazione e postura, con trasmissione dei dati via rete LoRaWAN .
2.Protezione dei componenti: applicazione di una speciale resina per isolare i sensori da umidità e urti, aumentando affidabilità e durata del dispositivo.
3.Sicurezza dei dati: adozione di blockchain per tracciare ogni modifica alle informazioni cliniche e gestire gli accessi in modo sicuro.
4.Serious Games e AI: progettazione di giochi interattivi che stimolano le capacità fisico-cognitive, con livelli di difficoltà adattivi e supporto vocale per un’esperienza user-friendly.
5.Validazione clinica: sperimentazione delle soluzioni in una Residenza Sanitaria Assistenziale, per valutarne efficacia e usabilità in contesti reali.

RISULTATI PREVISTI
•Monitoraggio costante della salute, con rapida individuazione di anomalie e intervento tempestivo.
•Maggiore autonomia per gli anziani, grazie a un sistema di riabilitazione personalizzato e coinvolgente.
•Riduzione dei ricoveri, prevenendo complicanze e abbattendo i costi per le strutture sanitarie.
•Sicurezza dei dati rafforzata da meccanismi blockchain, con vantaggi per ricerca, telemedicina e scambio di informazioni.
•Coinvolgimento attivo di caregiver e familiari, informati in tempo reale su progressi e possibili criticità.

CONCLUSIONI
VITAL-TECH rappresenta un approccio rivoluzionario nell’assistenza agli anziani, con tecnologie che si fondono per garantire monitoraggio continuo, riabilitazione mirata e massima tutela dei dati. Il progetto offre opportunità di ricerca trasversali – dall’analisi dei big data alle applicazioni dell’AI in ambito sanitario – e promuove la collaborazione tra università e imprese. Il fine ultimo è migliorare il benessere della popolazione anziana, alleggerendo la pressione sul sistema sanitario e creando un ecosistema innovativo, sicuro e altamente specializzato.

Ecco alcuni esempi molto pratici di come gruppi di ricerca universitari potrebbero contribuire al progetto VITAL-TECH, ciascuno con una consulenza media di 35.000 euro e una durata operativa di 3- 4 mesi. L’idea è di fornire supporti e servizi immediatamente applicabili, senza limitarsi alla sola ricerca di base.

1. Dipartimento di Ingegneria Biomedica (Università di Ingegneria e Tecnologie della Salute)
o Attività: Supporto per la calibrazione dei sensori nelle smart t-shirt (ECG,
accelerometri, bioimpedenza), ottimizzazione dei circuiti per la rilevazione continua e riduzione degli artefatti di movimento.
o Perché è utile: Un team di ingegneri biomedici può accelerare la fase di testing e validazione su pazienti reali, riducendo i tempi di messa a punto del dispositivo e migliorando la precisione delle misure.
o Valore aggiunto: In tre-quattro mesi si possono effettuare analisi comparative su prototipi e realizzare un piano di miglioramento veloce; il budget di 35.000 euro copre strumenti di laboratorio, ore uomo per analisi dati e report tecnico finalizzato.

2. Laboratorio di Analisi dei Big Data in Sanità (Facoltà di Scienze Informatiche)
o Attività: Creazione di modelli di Machine Learning e algoritmi predittivi per
l’identificazione precoce di anomalie cardiache, respiratorie o posturali, basati sui dati raccolti dalle t-shirt sensorizzate.
o Perché è utile: La consulenza può portare a implementare rapidamente un prototipo di intelligenza artificiale pronto per il test clinico, senza dover formare da zero un team interno specializzato in data science.
o Valore aggiunto: In 3-4 mesi, si può arrivare a un modello predittivo iniziale ben
addestrato e testato su un campione di dati provenienti dalla piattaforma VITAL-TECH. L’importo di 35.000 euro finanzia personale specializzato (data scientist, sviluppatori) e le necessarie risorse computazionali.

3. Dipartimento di Interazione Uomo-Macchina e Design dell’Interfaccia (Università di Psicologia e Design Digitale)
o Attività: Definizione delle linee guida di usabilità per gli anziani nell’impiego dei serious games e dei device wearable (ad esempio, interfacce più leggibili, meccaniche di gioco intuitive, flussi di navigazione chiari).
o Perché è utile: Il coinvolgimento effettivo dell’utente finale (specie se anziano) è cruciale. Un design pensato male rischia di vanificare l’intero progetto.
o Valore aggiunto: Con una consulenza di 3-4 mesi, è possibile condurre test di usabilità rapidi con gruppi ristretti di anziani, proporre modifiche di layout e implementare soluzioni che migliorino l’adozione. I 35.000 euro coprono sessioni di user testing, prototipazione rapida e raccomandazioni di design.

4. Gruppo di Ricerca su Tecnologie per la Riabilitazione Motoria (Facoltà di Scienze Motorie e Fisioterapia)
o Attività: Progettazione di protocolli riabilitativi che sfruttano i dati raccolti dai sensori (postura, movimento) e integrazione nei serious games; valutazione dell’efficacia di esercizi e routine motorie personalizzate.
o Perché è utile: Le indicazioni su esercizi e movimenti corretti devono provenire da fisioterapisti e ricercatori specializzati, in grado di inserire la tecnologia in un piano riabilitativo valido.
o Valore aggiunto: In 3-4 mesi di consulenza è possibile tarare i parametri di
allenamento, definire test sul campo e raccogliere dati oggettivi. L’investimento di
35.000 euro copre la supervisione scientifica, lo sviluppo di linee guida clinicamente testate e l’analisi dei risultati.

5. Centro di Studi sulla Sicurezza Informatica (Dipartimento di Informatica e Crittografia)
o Attività: Audit e ottimizzazione del sistema blockchain, verifica della robustezza del sistema di autenticazione e monitoraggio continuo di possibili vulnerabilità.
o Perché è utile: È indispensabile un supporto specializzato per garantire che le soluzioni di sicurezza adottate siano davvero esenti da falle, soprattutto in ambito sanitario.
o Valore aggiunto: In 3-4 mesi, il gruppo può effettuare penetration test, review del codice e proporre upgrade immediati al sistema, con un budget di 35.000 euro che copre ore di consulenti e infrastrutture per test di vulnerabilità.

Sintesi dei Vantaggi

•Timing rapido (3-4 mesi): collaborazione definita e goal-oriented, che non si prolunga oltre i tempi utili per introdurre miglioramenti tangibili.
•Budget adeguato (35.000 euro): consente di coinvolgere uno o due ricercatori dedicati part- time, acquistare eventuali materiali specifici e realizzare deliverable concreti (report tecnici, prototipi funzionanti, piani di test).
•Focus applicativo: ciascun esempio mira a risultati immediati (usabilità, sicurezza, precisione dei dati, protocolli di riabilitazione), perfettamente in linea con gli obiettivi industriali di VITAL- TECH.
In questo modo, i gruppi di ricerca universitari trovano un impiego pratico delle loro competenze, portando know-how mirato e ottenendo in cambio la possibilità di lavorare su un progetto innovativo con ricadute reali e immediate.

Nell’ambito delle iniziative legate alle Smart Cities and Communities, il gruppo di ricerca dell’Università di Milano-Bicocca, guidato dalla dott.ssa Blerina Spahiu, sta sviluppando il progetto Harnessing Large Language Models for Efficient Crowd Management in Large-Scale Events, un innovativo sistema di gestione intelligente dei flussi di persone durante grandi eventi, quali concerti ed eventi sportivi, ma applicabile anche ad altri contesti urbani complessi.

L’obiettivo del progetto è affrontare le principali criticità legate alla gestione dei grandi eventi pubblici — congestione dei trasporti, coordinamento dei partecipanti e qualità dell’esperienza complessiva — attraverso l’integrazione di Large Language Models (LLM) e tecniche di Intelligenza Artificiale generativa. Il sistema si basa sull’arricchimento di un grafo di conoscenza esistente, che aggrega dati eterogenei quali informazioni geografiche, reti di trasporto, fattori ambientali e di contesto, al fine di raccomandare itinerari personalizzati e sensibili alle condizioni di sicurezza e affollamento.

Grazie agli LLM, la soluzione consente di gestire in modo dinamico i flussi dei partecipanti, suggerire partenze scaglionate e guidare gli utenti lungo percorsi ottimizzati che includono punti di interesse rilevanti. Parallelamente, l’IA generativa permette la creazione di contenuti gamificati personalizzati (quiz, puzzle e attività interattive) che aumentano il coinvolgimento degli utenti e favoriscono la distribuzione temporale delle partenze, contribuendo a ridurre la congestione nelle fasi di deflusso post-evento.

La sperimentazione preliminare condotta a Milano, su un campione di partecipanti, ha evidenziato risultati incoraggianti: gli itinerari generati dall’IA hanno mostrato tempi di percorrenza coerenti con le stime previste, con scostamenti limitati tra i 2 e i 5 minuti. Inoltre, i questionari somministrati hanno rilevato elevati livelli di usabilità, coinvolgimento e soddisfazione complessiva, confermando il potenziale della soluzione. Tuttavia, per consentire la validazione su larga scala e l’evoluzione del modello verso contesti reali ad alta complessità, è fondamentale il supporto di aziende e partner industriali, sia in termini di dati sia di competenze tecnologiche, per favorirne la scalabilità.

Stiamo pertanto raccogliendo l’interesse di aziende e partner tecnologici per valutare possibili collaborazioni su diversi aspetti del progetto, tra cui:

• Gestione e analisi avanzata dei dati di mobilità e dei flussi di persone
• Sviluppo, addestramento e scaling di modelli di IA e LLM per il supporto decisionale in tempo reale
• Sistemi di navigazione urbana e soluzioni per la gestione del deflusso post-evento
• Sviluppo di applicazioni digitali e contenuti interattivi per l’engagement degli utenti

In prospettiva, il progetto apre a interessanti sviluppi commerciali, con la possibilità di evolvere la soluzione in un’applicazione scalabile e integrabile con piattaforme di gestione eventi, servizi di mobilità urbana e sistemi di smart city, offrendo nuovi modelli di servizio per enti pubblici, organizzatori di eventi e operatori del settore.