Dr.VCoach: Vi presento il vostro nuovo personal trainer robotico con un cervello da Nobel!
Ciao a tutti! Oggi voglio parlarvi di qualcosa che mi sta davvero entusiasmando, un progetto che sembra uscito da un film di fantascienza ma che, ve lo assicuro, è più reale e utile che mai. Si chiama Dr.VCoach e, tenetevi forte, è un coach robotico che sfrutta il deep learning avanzato e l’interazione uomo-robot per aiutarci a invecchiare in modo sano e attivo. E credetemi, in un mondo che corre sempre più veloce e dove la vita media si allunga, mantenere la forma fisica è la chiave per una vita felice e indipendente.
Un mondo che invecchia e la sedentarietà dilagante: la sfida
Viviamo in città sempre più affollate, con lavori che spesso ci costringono a stare seduti per ore. Questa sedentarietà, ahimè, non fa sconti a nessuno, ma colpisce particolarmente la popolazione anziana. D’altro canto, grazie ai progressi della medicina e a un migliore accesso al cibo, viviamo più a lungo. Un’ottima notizia, certo, ma che porta con sé la necessità di rimanere indipendenti il più a lungo possibile. L’invecchiamento, purtroppo, comporta un graduale declino delle capacità fisiche e mentali, rendendo necessario un supporto esterno per le attività quotidiane.
Qui entra in gioco l’importanza di uno stile di vita sano e attivo. Fare regolarmente attività fisica, anche una semplice ginnastica dolce a casa, può fare miracoli. Il problema? Spesso gli anziani hanno bisogno di una guida, di qualcuno che li motivi, che monitori i loro esercizi e si assicuri che li eseguano correttamente. I personal trainer e i terapisti sono fantastici, ma c’è una carenza! Non possono essere ovunque e per tutti, soprattutto se devono recarsi a domicilio. Ed è qui che la tecnologia, quella con la T maiuscola, ci viene in soccorso.
Entra in scena Dr.VCoach: il coach robotico che fa la differenza
Immaginate un piccolo robot umanoide, simpatico e interattivo, che diventa il vostro allenatore personale. Questo è Dr.VCoach! Non si tratta solo di un computer con uno schermo; interagire con un robot dinamico ed espressivo è molto più coinvolgente. Può mostrarvi gli esercizi, rendendo i movimenti più facili da capire, specialmente per le persone più anziane.
Dr.VCoach è progettato per:
- Interagire verbalmente con gli utenti (sì, potete parlarci!).
- Gestire i programmi di allenamento per più persone.
- Dimostrare gli esercizi.
- Monitorare l’esecuzione degli esercizi.
- Valutare le prestazioni dell’utente.
Pensate un po’: questo sistema è stato testato con nove pazienti over 50 direttamente a casa loro, e i risultati sono stati davvero promettenti. Ma come fa questo piccolo prodigio a fare tutto ciò? Andiamo a scoprirlo.
Una delle cose più affascinanti di Dr.VCoach è il modo in cui “impara” e “vede”. Per riconoscere se un esercizio viene eseguito correttamente, il sistema utilizza un modulo di riconoscimento dell’azione video. E per allenare questo modulo, i ricercatori hanno fatto qualcosa di geniale: hanno creato un innovativo generatore di dataset sintetici.
Ma come “vede” Dr.VCoach? Il segreto è nel Deep Learning e nei dati sintetici
Spesso, per addestrare modelli di intelligenza artificiale così complessi, servono montagne di dati. Raccogliere video di persone che fanno ginnastica in tutte le salse può essere lungo e costoso. E qui viene il bello: il team di Dr.VCoach ha sviluppato uno strumento che genera video sintetici! Utilizzando il motore grafico Unity (sì, quello dei videogiochi!), hanno creato avatar digitali che eseguono gli esercizi in ambienti virtuali super variabili: sfondi diversi, luci cangianti, posizioni della telecamera randomizzate. Questa tecnica, chiamata domain randomization, è fondamentale per insegnare al modello a generalizzare, cioè a riconoscere gli esercizi anche in condizioni non viste prima.
Inizialmente, hanno raccolto un dataset di 1647 video reali di 15 persone che eseguivano 11 esercizi di ginnastica dolce (come rotazioni delle braccia, piegamenti laterali, squat – cose semplici ma efficacissime). Poi, con il generatore sintetico, hanno prodotto altri 5000 video, portando il dataset finale a ben 6647 video! Questo dataset “aumentato” è stato usato per addestrare un modello di riconoscimento delle azioni all’avanguardia chiamato Timesformer, basato sull’architettura Vision Transformer (ViT), che oggi sta soppiantando le vecchie reti neurali convoluzionali (CNN) in molte applicazioni visive.
Il bello è che Dr.VCoach non ha bisogno di telecamere super costose o sensori da indossare. Utilizza semplici webcam RGB, una soluzione resa possibile proprio grazie alla potenza del dataset sintetico. Questo rende il sistema più accessibile e meno invasivo.
L’interazione: parlare con un robot non è mai stato così facile
Il robot utilizzato è Zora, una versione del famoso Nao, un robottino umanoide molto espressivo e già ampiamente usato in contesti assistenziali. La sua forma umanoide lo rende perfetto per dimostrare gli esercizi, e il suo design accattivante migliora l’accettazione sociale. Per programmare i movimenti del robot, hanno usato la suite Aldebaran Choregraphe.
E per la parte “conversazionale”? Hanno integrato un modello basato su ChatGPT! Grazie a una funzione chiamata “function calling”, il robot può capire comandi specifici come “inizia sessione”, “mostra esercizio” o “ripeti esercizio” e agire di conseguenza. L’utente parla, il sistema capisce (grazie a modelli speech-to-text come Whisper di OpenAI) e il robot risponde o agisce. Fantastico, no?
Il cuore pulsante del sistema è il modulo di controllo, che sincronizza tutto. Inizializza la sessione, seleziona gli esercizi (magari seguendo un programma definito da un terapista), li mostra tramite video su uno schermo e con il robot stesso, e poi monitora l’esecuzione tramite il modulo di riconoscimento video. Alla fine, fornisce una valutazione.
Messo alla prova: i test con gli utenti e i risultati
Come vi dicevo, Dr.VCoach è stato testato su nove persone adulte, con età compresa tra i 51 e gli 86 anni. Ogni partecipante ha usato il sistema per tre sessioni di allenamento, eseguendo esercizi scelti casualmente da un pool di 11. Il sistema ha registrato le loro performance e, grazie al modello Timesformer addestrato sul dataset aumentato, ha valutato la correttezza degli esercizi.
I risultati? Notevoli! Il sistema ha dimostrato una buona accuratezza nel riconoscere gli esercizi, anche in ambienti domestici non controllati, con luci variabili, elementi di distrazione e a volte persino con parti del corpo fuori dall’inquadratura. C’è stata qualche piccola incertezza nel distinguere esercizi molto simili, come le rotazioni delle braccia in avanti e all’indietro (comprensibile!), ma in generale l’accuratezza top-1 (cioè l’esercizio corretto come prima scelta) era sopra il 70% per molti esercizi, e l’accuratezza top-3 (esercizio corretto tra le prime tre scelte) superava il 90%.
È interessante notare che, come ci si potrebbe aspettare, i partecipanti più anziani (over 80) hanno avuto un’accuratezza leggermente inferiore, probabilmente a causa di una minore precisione nell’esecuzione degli esercizi. Questo, però, dimostra anche che il sistema è sensibile alla qualità dell’esecuzione, un aspetto importante per un vero coaching.
Cosa ne pensano gli utenti? Il verdetto del SUS survey
Dopo i test, ai partecipanti è stato chiesto di compilare un sondaggio sulla usabilità del sistema (il famoso System Usability Scale – SUS). I feedback sono stati molto positivi! Gli utenti hanno trovato il sistema facile da usare e ben integrato. La maggior parte ha sottolineato la sua utilità nel mantenere la forma fisica (“aiuta le persone anziane a mantenersi in forma”, “perfetto per l’allenamento a casa”) e la chiarezza con cui venivano presentati gli esercizi.
Qualche piccola critica? Alcuni hanno menzionato la necessità di familiarizzare un po’ con le funzionalità prima dell’uso e l’assenza di una sessione di riscaldamento. Qualcuno ha suggerito di aggiungere più esercizi o spiegazioni audio. Ma nel complesso, l’accoglienza è stata entusiasta.
Punti di forza, debolezze e uno sguardo al futuro
Insomma, Dr.VCoach sembra avere tutte le carte in regola per diventare un valido alleato per la nostra salute. La combinazione di un robot empatico, intelligenza artificiale per il riconoscimento dei movimenti e la geniale idea dei dati sintetici per l’addestramento lo rendono robusto ed efficace.
Certo, c’è sempre spazio per migliorare. I ricercatori pensano già ai prossimi passi:
- Migliorare il modulo di riconoscimento per gestire più pazienti contemporaneamente o interazioni con oggetti.
- Integrare funzionalità di smart healthcare, come un database cloud per memorizzare i progressi e un’app mobile per pazienti e terapisti, permettendo un monitoraggio remoto.
- Testare il sistema su un periodo più lungo in uno scenario reale, con programmi personalizzati dai terapisti.
Non è fantascienza, è il futuro che bussa alla nostra porta! Strumenti come Dr.VCoach non vogliono sostituire i terapisti umani, ma affiancarli, estendendo la loro portata e offrendo un supporto costante e personalizzato. E io non vedo l’ora di vedere cosa ci riserveranno i prossimi sviluppi!
Fonte: Springer