Progetto MICS: integrare intelligenza artificiale e biometria nell'Industria 5.0

Il Digital Twin, copia digitale di un sistema fisico finora applicato a macchine e impianti, entra per la prima volta dentro la postazione di lavoro e riguarda direttamente l’operatore umano nella manifattura. Sensori, intelligenza artificiale e robot collaborativi vengono utilizzati per leggere e analizzare in tempo reale lo stato fisico e cognitivo di chi lavora, non per sostituirlo, ma per comprenderne condizioni, limiti e bisogni durante l’attività. L’obiettivo è progettare postazioni più sicure, ergonomiche e realmente umano-centriche, capaci di adattarsi alla persona e non il contrario. 

È questo il principio alla base di “Human Digital Twin for Future Manufacturing Systems”, sviluppato all’interno dello Spoke 8 di Fondazione MICS – Made in Italy Circolare e Sostenibile, Partenariato Esteso finanziato dal MUR (Ministero dell’Università e della Ricerca) con fondi PNRR.  Il progetto nasce dalla necessità di superare il concetto tradizionale di Digital Twin applicato esclusivamente a macchine e impianti, introducendo invece un gemello digitale umano in grado di dialogare istantaneamente con l’ambiente produttivo e con i sistemi automatizzati. 

Coordinato dalla professoressa Daria Battini dell’Università degli Studi di Padova, ha coinvolto un team di 20 ricercatori, di cui 12 under 40 e 6 donne. Insieme all’Università di Padova, hanno partecipato alle attività di ricerca anche l’Università di Brescia, il Politecnico di Milano e il Politecnico di Torino, con il coinvolgimento diretto di Leonardo, partner industriale per la sperimentazione in ambiente reale. In particolare, nei test di Leonardo sono stati coinvolti: Nicola Berti, Mattia Guidolin e Monica Reggiani dell’Università di Padova, Sara Tonello ed Emilio Sardini dell’Università di Brescia e Giovanni Minei, Gianluca Rizzi e Carmine Cante di Leonardo.

Questo lavoro congiunto ha portato allo sviluppo di un prototipo hardware e software funzionante di Human Digital Twin, passando da una fase iniziale di ricerca concettuale a un sistema testato in laboratorio e validato anche in un contesto industriale. L’obiettivo del progetto è dimostrare che è possibile costruire una rappresentazione digitale dinamica dell’operatore mentre svolge le proprie attività, capace di monitorare in tempo reale postura, movimenti, affaticamento muscolare e stress cognitivo. Queste informazioni vengono utilizzate non solo per un semplice monitoraggio ergonomico, ma per riprogettare postazioni, processi e interazioni uomo-macchina secondo i principi dell’Industria 5.0, dove la sostenibilità sociale, l’inclusività e il benessere della persona diventano parte integrante della produttività.

Il cuore tecnologico dello Human Digital Twin risiede nell’integrazione di sensori indossabili, dispositivi ambientali e strumenti biometrici in grado di acquisire in modo continuo dati relativi all’attività muscolare, alla postura, ai movimenti, alla frequenza cardiaca e ai segnali di stress cognitivo. Tali flussi informativi eterogenei vengono sincronizzati e orchestrati attraverso un’infrastruttura basata su ROS (Robot Operating System), che funge da livello di interoperabilità tra il sistema fisico e il suo gemello digitale, garantendo coerenza temporale, sincronizzazione dei segnali e bassa latenza. Su questa base, un software di nuova concezione elabora i dati multisorgente per supportare il calcolo di differenti indici ergonomici e l’esecuzione di simulazioni avanzate, consentendo l’analisi dinamica delle condizioni operative e dell’interazione uomo–sistem. 

Su questa architettura si innesta l’intelligenza artificiale, utilizzata sia per la ricostruzione della cinematica del corpo e la stima della postura, sia per l’anticipazione di comportamenti e situazioni di rischio. L’impiego di modelli linguistici consente inoltre all’operatore di interagire con il sistema in linguaggio naturale, restituendo anche percezioni soggettive di affaticamento o difficoltà. In questo modo il gemello digitale non osserva soltanto cosa fa l’operatore, ma comprende anche come lo sta facendo.

La sperimentazione si è svolta nello stabilimento Leonardo di Bacoli e si è basata sul monitoraggio di un’operazione complessa: la calibrazione manuale di una grande antenna parabolica, attività che richiede giorni di lavoro, posture scomode, movimenti millimetrici e un elevato carico di concentrazione. 

Lo Human Digital Twin ha consentito di monitorare in tempo reale lo stress fisico e cognitivo dell’operatore e di segmentare il processo nelle sue fasi più critiche. A partire poi dai dati raccolti è stato possibile simulare uno scenario futuro con l’introduzione di un robot collaborativo a supporto delle attività più ripetitive e gravose. La simulazione ha evidenziato una riduzione superiore al 50% dello stress fisico e cognitivo e un miglioramento significativo della postura e dell’efficienza operativa. I test nella nuova configurazione uomo-robot saranno completati nei primi mesi del 2026.