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Sicurezza sul lavoro, Univr partecipa al progetto Mad per la ricerca sui dispositivi di protezione individuale

Risultati concreti grazie al gruppo IoT4Care coordinato da Graziano Pravadelli

di Sara Mauroner
5 Giugno 2025
in Dai dipartimenti

Con oltre 589.000 infortuni sul lavoro registrati in Italia nel 2024, di cui 1.090 mortali, la sicurezza sul lavoro resta una priorità assoluta. In questo contesto si inserisce il progetto Mad (Man autosafe device) che, grazie al contributo del gruppo di ricerca IoT4Care del dipartimento di Ingegneria per la medicina di innovazione, coordinato da Graziano Pravadelli, docente di Ingegneria informatica, propone una soluzione tecnologica innovativa destinata a rivoluzionare i dispositivi di protezione individuale.

Il progetto è realizzato in collaborazione con Protechto, azienda specializzata nello sviluppo di dispositivi di sicurezza. Il risultato è un giubbotto airbag intelligente, che impiega l’Intelligenza artificiale per predirre cadute da altezze minime (fino a 2 metri).

“La letteratura scientifica è ricca di lavori sul riconoscimento delle cadute – ha spiegato Pravadelli – ma spesso si tratta di soluzioni che identificano l’impatto solo dopo che è avvenuto, oppure che richiedono potenze di calcolo elevate, incompatibili con i dispositivi wearable. Il nostro algoritmo supera queste limitazioni, prevedendo la caduta con elevata accuratezza e operando in tempo reale anche su hardware a risorse limitate”.

“L’algoritmo sviluppato dal gruppo di ricerca IoT4Care che dirigo, premiato come miglior contributo presentato alla conferenza Date 2025, ha superato le limitazioni esistenti e ha dimostrato come il connubio tra università e imprese possa generare soluzioni innovative e concrete, al servizio del bene comune”, ha poi sottolineato il docente.

Il sistema è stato sviluppato utilizzando tecniche di Intelligenza artificiale, a partire dalla raccolta di un dataset di attività della vita quotidiana (con e senza cadute), a cui hanno partecipato circa trenta studenti di Scienze motorie. Inoltre, il lavoro dal titolo “A Lightweight CNN for Real-Time Pre-Impact Fall Detection” (Cristian Turetta, Muhammed Toqeer Ali, Florenc Demrozi e Graziano Pravadelli) ha ricevuto un importante riconoscimento scientifico: è stato premiato con il best paper award nella A-Track della conferenza internazionale Date 2025 (Design, automation and test in Europe).

«Il nostro obiettivo – conclude Pravadelli – è dimostrare che la tecnologia, se ben applicata, può fare davvero la differenza nella tutela della sicurezza e della dignità del lavoro».

Guarda il video https://youtu.be/OqbHNidkxoE

SM

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