Augmented Human-Computer Interaction – AHCI

Descrizione Attività

Le attività di ricerca del gruppo Augmented HCI vertono sulla progettazione e sperimentazione di ambienti intelligenti di realtà virtuale e aumentata e di interfacce evolute per l’interazione uomo-macchina, modellati per specifici utilizzi e utilizzatori. Nel farlo, il gruppo intende sperimentare tecniche di IA per migliorare l’esperienza dell’utente e per ottimizzare la IA stessa. La IA può infatti contribuire ad adattare le interfacce ai singoli utilizzatori/scenari, e può abilitare la progettazione di ambienti di bio-feedback interamente virtuali. Ma la stessa IA può essere migliorata dalla componente umana, la cui esperienza e intuito può indirizzare la fase di apprendimento, che a sua volta può essere drasticamente ridotta utilizzando ambienti di RV come training ground.

In maggior dettaglio, le attività di ricerca previste sono:

 – Interazione uomo-macchina personalizzata: utilizzo di tecniche di IA per individuare le customizzazioni ottimali dell’interfaccia da proporre ad uno specifico utente in base alle sue preferenze personali, al suo stato emotivo, alla situazione corrente, al task da eseguire;

 – Realtà virtuale/aumentata con AI-powered sensing & actuation:utilizzo di tecniche di IA per migliorare la percezione dell’utente all’interno dell’ambiente virtuale e per ottimizzare i feedback visuali e sonori che l’ambiente restituisce; una possibile applicazione è il bio-feedback, in cui una funzione corporea viene monitorata, elaborata e quindi e riprodotta nell’ambiente virtuale per favorire nell’utilizzatore l’implementazione di strategie di controllo;

 – Human-AI collaboration, con approcci “human-in-the-loop” nelle fasi di apprendimento e learning:esplorare un modello in cui la componente umana contribuisce alla risoluzione di problemi computazionalmente complessi utilizzando la sua esperienza ed intuito; tramite una selezione euristica dei campioni, che richiede una interfaccia dedicata in grado di favorire tale intervento, la componente umana può indirizzare la AI riducendo la complessità della fase di apprendimento;

 – Sperimentazione della realtà virtuale come training ground degli algoritmi di AI: la RV è oggi utilizzabile come ambiente di simulazione per l’addestramento degli automi – robot, droni e strumenti diagnostici – prima che questi vengano collaudati nel mondo reale. Lo stesso approccio è applicabile alla IA. Si intende quindi ridurre drasticamente il tempo di apprendimento della IA grazie all’utilizzo di simulazioni virtuali altamente realistiche “faster than real time”, e istanziabili ripetutamente per parallelizzare il training.

 –  Interazione con agenti cognitivi integrati in ambienti virtuali o in piattaforme di robotica sociale: progettazione e sperimentazione di Modellazione e implementazione di Agenti cognitivi, sia disincarnati (es. assistenti virtuali) che incarnati (es. robot sociali o avatar in ambienti immersivi), capaci di interpretare il contesto, riconoscere le intenzioni dell’utente e adattare dinamicamente il proprio comportamento. L’obiettivo è offrire un’interazione personalizzata, proattiva e collaborativa, supportando l’utente nello svolgimento di compiti, con applicazioni che spaziano su ambiti come l’education, l’health e il cultural heritage.

Obiettivi

L’obiettivo è definire un paradigma “aumentato” di interazione uomo-macchina, attraverso l’utilizzo congiunto di modelli e tecniche di interazione avanzate e di intelligenza artificiale. L’approccio integrato che si persegue consente di: i) abilitare meccanismi multi-modali di interazione naturale (gestuale, vocale, bio-feedback, ecc.) in ambienti di realtà aumentata, virtuale e mista; ii) apprendere e analizzare i pattern di interazione dell’utente, per progettare soluzioni interattive di precisione, adattate alle preferenze individuali e a eventuali disabilità cognitive e/o motorie.

Campi Applicativi

– Patrimonio culturale, nella fruizione personalizzata in realtà aumentata/mista;

 – Salute, nell’assessment e training cognitivo in realtà virtuale;

 – Fabbrica intelligente, nell’assistenza aumentata alle attività di produzione.

Coordinatore del Gruppo

Giuseppe Caggianese

Keywords

Natural User Interaction, Adaptive user-interfaces, Augmented/Virtual Reality, Pattern Recognition, Cognitive Agents, Social Robotics

Area Tematica

Intelligenza Artificiale e Data Science

Università italiane:

·       Dipartimento di Neuroscienze e Scienze Riproduttive e Odontostomatologiche dell’Università di Napoli Federico II. Prof. Maurizio Guida.

·       Dipartimento di Ingegneria Elettrica e delle Tecnologie dell’Informazione della Federico II. Prof.ssa Maria Romano.

·       Dipartimento di Medicina Clinica e Chirurgica dell’Università di Napoli Federico II. Prof. Roberto Troisi.

·       Dipartimento di Scienze Mediche Traslazionali, Sezione di Cardiologia e Unità operativa complessa di “Cardiologia e UTIC L. Vanvitelli” presso l’Ospedale Monaldi, Napoli. Prof. Paolo Golino.

·       Dipartimento di Scienze e Tecnologie dell’informazione, Università Telematica Pegaso, Prof. Luigi Gallo.

·       Dipartimento di Biomedicina, Neuroscienze e Diagnostica Avanzata, Laboratorio di Medical Imaging, Università di Palermo. Prof. Salvatore Vitabile.

·       Dipartimento di Ingegneria, eXtended Reality & Artificial Intelligence Lab, Università degli Studi della Basilicata. Prof. Ugo Erra.

·       Dipartimento di Ingegneria e Architettura, Università degli Studi di Enna “Kore”. Prof. Salvatore Sorce.

 Università Straniere:

·       Sbarro Institute for Cancer Research and Molecular Medicine della Temple University di Philadelphia, Prof. Antonio Giordano.

·       AI Policy Lab, Umeå universitet, Virginia Dignum.

·       Technical University of Darmstadt, Dr. Dietmar Hildenbrand.

·       Brno University of Technology, Prof. Petr Vašík.

·       Universitat Politècnica de Catalunya, Prof. Sebastià Xambó Descamps

·       Faculty of Medicine & Surgery – Department of Public Health, Universita Ta Malta. Prof. Neville Calleja.

·       Facultad de Informática de la Universidad del País Vasco (UPV/EHU), San Sebastián. Prof. Elena Lazkano Ortega

Strutture Ospedaliere:

·       U.O.C. Cardiologia e UTIC L. Vanvitelli: centro per trattamento patologie cardiovascolari, Napoli. Dott. Giovani Ciccarelli.

Altre istituzioni:

·       Istituto Nazionale di Astrofisica e SAIT (Società Astronomica Italiana).

Collaborazione nell’ambito dei seguenti progetti di sperimentazione nel biennio delle scuole secondarie di secondo grado del territorio siciliano di specifiche applicazioni dell’intelligenza artificiale a sostegno dei percorsi di apprendimento in collaborazione con Università e/o Enti di Ricerca:

·            “VIRGIL – I.A. una guida per il nuovo apprendimento digitale”, ISIS Giuseppe Salerno, di Gangi (PA).

·            “Creamenti- costruire il futuro dell’apprendimento con l’intelligenza artificiale”,  I.I.S.” G.B. ODIERNA, Palma di Montechiaro (AG).

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