Descrizione

Titolo del progetto di ricerca: Smart Mobile Factory for Infrastructure Projects (SMF4INFRA)

CUP: I55F21002450005
Centro di costo: TN220Q

Descrizione dell’attività da svolgere dal/la collaboratore/trice:
La posizione è incentrata sullo sviluppo di un framework di Digital Twin per la raccolta e l’analisi dei biosegnali dell’operatore umano (ad esempio frequenza cardiaca, indicatori del carico cognitivo), al fine di consentire una valutazione in tempo reale delle condizioni dell’operatore in ambienti industriali o di laboratorio. Un’attività fondamentale sarà il riconoscimento automatico delle attività umane tramite tecniche di Computer Vision e Machine Learning. Ciò include l'utilizzo di modelli di deep learning per il rilevamento delle azioni e l’integrazione dei dati visivi con gli input dei sensori fisiologici all’interno dell’ambiente Digital Twin. Il/la collaboratore/rice sarà di supporto alle attività di ricerca, condotte da un team interdisciplinare, relativamente allo sviluppo di prototipi, la validazione sperimentale e l’analisi dei dati, con l’obiettivo di migliorare la sicurezza, l’ergonomia e le prestazioni del sistema nei contesti dell’Industria 5.0. Nello specifico il/la collaboratore/rice si occuperà di:
1) Sviluppare un framework Digital Twin per la raccolta e l’analisi dei biosegnali degli operatori umani;
2) Sviluppare un prototipo per il riconoscimento automatico delle attività umane mediante tecniche di Computer Vision e Machine Learning;
3) Integrare i dati visivi con gli input dei sensori fisiologici all’interno dell’ambiente Digital Twin;
4) Redigere la documentazione tecnica.

Il richiedente: Prof. Patrick Dallasega