Lo spazio senso-motorio come rappresentazione dei comportamenti intersoggettivi. Una nuova ipotesi sperimentale dalla filosofia alle neuroscienze

La ricerca ha preso le mosse da tre ipotesi fondamentali: 1) Esiste un legame tra processi cognitivi di basso ed alto livello; 2) Lo spazio senso-motorio è una percezione soggettiva; 3) Lo spazio senso-motorio varia in funzione delle diverse modalità di interazione sociale. La tesi sostiene che lo spazio senso-motorio si lascia modulare dalla semplice co-presenza di un altro agente umano e da interazioni cooperative e non cooperative. I capitoli I, II, III, hanno lo scopo di scomporre e spiegare il significato della prima, seconda e terza ipotesi; giungendo a formulare la tesi centrale che sarà poi dimostrata sperimentalmente nel capitolo IV. Il capitolo V introduce future linee di ricerca nell’ambito dell’etica proponendo una nuova ipotesi sul legame che potrebbe sussistere tra la percezione dello spazio durante l’interazione sociale e i giudizi morali. Il lavoro svolto chiama ad operare insieme diverse discipline che concorrono a formare le scienze cognitive: la storia della filosofia, la filosofia della mente contemporanea, la neuropsicologia sperimentale ed alcuni temi della psicologia sociale.

Sensori chimici basati su molecole e nanoparticelle

Con questo lavoro di tesi si è cercato da un lato di dare un contributo al settore dei sensori chimici, caratterizzando e sviluppando diversi sistemi che presentano promettenti proprietà per l’utilizzo nella realizzazione di sensori luminescenti, e dall’altro di studiare sistemi di nanoparticelle di oro per identificarne e caratterizzarne i processi che portano all’interazione con un’unità fluorescente di riferimento, il pirene. Quest’ultima parte della tesi, sviluppata nel capitolo 4, sebbene possa apparire “slegata” dall’ambito della sensoristica, in realtà non lo è in quanto il lavoro di ricerca svolto rappresenta una buona base di partenza per lo sviluppo di sistemi di nanoparticelle metalliche con un possibile impiego in campo biomedico e diagnostico. Tutte le specie studiate, seppur molto diverse tra loro, posseggono quindi buone caratteristiche di luminescenza ed interessanti capacità di riconoscimento, più o meno selettivo, di specie in soluzione o allo stato gassoso. L’approccio generale che è stato adottato comporta una iniziale caratterizzazione in soluzione ed una susseguente ottimizzazione del sistema mirata a passare al fissaggio su supporti solidi in vista di possibili applicazioni pratiche. A tal proposito, nel capitolo 3 è stato possibile ottenere un monostrato organico costituito da un recettore (un cavitando), dotato di una parte fluorescente le cui proprietà di luminescenza sono sensibili alla presenza di una funzione chimica che caratterizza una classe di analiti, gli alcoli. E’ interessante sottolineare come lo stesso sistema in soluzione si comporti in maniera sostanzialmente differente, mostrando una capacità di segnalare l’analita molto meno efficiente, anche in funzione di una diversa orientazione della parte fluorescente. All’interfaccia solido-gas invece, l’orientamento del fluoroforo gioca un ruolo chiave nel processo di riconoscimento, e ottimizzando ulteriormente il setup sperimentale e la composizione dello strato, sarà possibile arrivare a segnalare quantità di analita sempre più basse. Nel capitolo 5 invece, è stato preso in esame un sistema le cui potenzialità, per un utilizzo come sonda fluorescente nel campo delle superfici di silicio, sembra promettere molto bene. A tal proposito sono stati discussi anche i risultati del lavoro che ha fornito l’idea per la concezione di questo sistema che, a breve, verrà implementato a sua volta su superficie solida. In conclusione, le ricerche descritte in questa tesi hanno quindi contribuito allo sviluppo di nuovi chemosensori, cercando di migliorare sia le proprietà fotofisiche dell’unità attiva, sia quelle dell’unità recettrice, sia, infine, l’efficienza del processo di traduzione del segnale. I risultati ottenuti hanno inoltre permesso di realizzare alcuni prototipi di dispositivi sensoriali aventi caratteristiche molto promettenti e di ottenere informazioni utili per la progettazione di nuovi dispositivi (ora in fase di sviluppo nei laboratori di ricerca) sempre più efficienti, rispondendo in tal modo alle aspettative con cui questo lavoro di dottorato era stato intrapreso.

Progetto di reti Sensori Wireless e tecniche di Fusione Sensoriale

Ambient Intelligence (AmI) envisions a world where smart, electronic environments are aware and responsive to their context. People moving into these settings engage many computational devices and systems simultaneously even if they are not aware of their presence. AmI stems from the convergence of three key technologies: ubiquitous computing, ubiquitous communication and natural interfaces. The dependence on a large amount of fixed and mobile sensors embedded into the environment makes of Wireless Sensor Networks one of the most relevant enabling technologies for AmI. WSN are complex systems made up of a number of sensor nodes, simple devices that typically embed a low power computational unit (microcontrollers, FPGAs etc.), a wireless communication unit, one or more sensors and a some form of energy supply (either batteries or energy scavenger modules). Low-cost, low-computational power, low energy consumption and small size are characteristics that must be taken into consideration when designing and dealing with WSNs. In order to handle the large amount of data generated by a WSN several multi sensor data fusion techniques have been developed. The aim of multisensor data fusion is to combine data to achieve better accuracy and inferences than could be achieved by the use of a single sensor alone. In this dissertation we present our results in building several AmI applications suitable for a WSN implementation. The work can be divided into two main areas: Multimodal Surveillance and Activity Recognition. Novel techniques to handle data from a network of low-cost, low-power Pyroelectric InfraRed (PIR) sensors are presented. Such techniques allow the detection of the number of people moving in the environment, their direction of movement and their position. We discuss how a mesh of PIR sensors can be integrated with a video surveillance system to increase its performance in people tracking. Furthermore we embed a PIR sensor within the design of a Wireless Video Sensor Node (WVSN) to extend its lifetime. Activity recognition is a fundamental block in natural interfaces. A challenging objective is to design an activity recognition system that is able to exploit a redundant but unreliable WSN. We present our activity in building a novel activity recognition architecture for such a dynamic system. The architecture has a hierarchical structure where simple nodes performs gesture classification and a high level meta classifiers fuses a changing number of classifier outputs. We demonstrate the benefit of such architecture in terms of increased recognition performance, and fault and noise robustness. Furthermore we show how we can extend network lifetime by performing a performance-power trade-off. Smart objects can enhance user experience within smart environments. We present our work in extending the capabilities of the Smart Micrel Cube (SMCube), a smart object used as tangible interface within a tangible computing framework, through the development of a gesture recognition algorithm suitable for this limited computational power device. Finally the development of activity recognition techniques can greatly benefit from the availability of shared dataset. We report our experience in building a dataset for activity recognition. Such dataset is freely available to the scientific community for research purposes and can be used as a testbench for developing, testing and comparing different activity recognition techniques.

Social learning and action understanding in human observers: contributions of sensori-motor constraints and prior information

The aim of this thesis was to investigate the respective contribution of prior information and sensorimotor constraints to action understanding, and to estimate their consequences on the evolution of human social learning. Even though a huge amount of literature is dedicated to the study of action understanding and its role in social learning, these issues are still largely debated. Here, I critically describe two main perspectives. The first perspective interprets faithful social learning as an outcome of a fine-grained representation of others’ actions and intentions that requires sophisticated socio-cognitive skills. In contrast, the second perspective highlights the role of simpler decision heuristics, the recruitment of which is determined by individual and ecological constraints. The present thesis aims to show, through four experimental works, that these two contributions are not mutually exclusive. A first study investigates the role of the inferior frontal cortex (IFC), the anterior intraparietal area (AIP) and the primary somatosensory cortex (S1) in the recognition of other people’s actions, using a transcranial magnetic stimulation adaptation paradigm (TMSA). The second work studies whether, and how, higher-order and lower-order prior information (acquired from the probabilistic sampling of past events vs. derived from an estimation of biomechanical constraints of observed actions) interacts during the prediction of other people’s intentions. Using a single-pulse TMS procedure, the third study investigates whether the interaction between these two classes of priors modulates the motor system activity. The fourth study tests the extent to which behavioral and ecological constraints influence the emergence of faithful social learning strategies at a population level. The collected data contribute to elucidate how higher-order and lower-order prior expectations interact during action prediction, and clarify the neural mechanisms underlying such interaction. Finally, these works provide/open promising perspectives for a better understanding of social learning, with possible extensions to animal models.

Riabilitazione e valutazione di pazienti con deficit neurologici mediante l'utilizzo di realtà virtuale, feedback aumentati, sensori inerziali e tecnologie video a basso costo.

La neuroriabilitazione è un processo attraverso cui individui affetti da patologie neurologiche mirano al conseguimento di un recupero completo o alla realizzazione del loro potenziale ottimale benessere fisico, mentale e sociale. Elementi essenziali per una riabilitazione efficace sono: una valutazione clinica da parte di un team multidisciplinare, un programma riabilitativo mirato e la valutazione dei risultati conseguiti mediante misure scientifiche e clinicamente appropriate. Obiettivo principale di questa tesi è stato sviluppare metodi e strumenti quantitativi per il trattamento e la valutazione motoria di pazienti neurologici. I trattamenti riabilitativi convenzionali richiedono a pazienti neurologici l’esecuzione di esercizi ripetitivi, diminuendo la loro motivazione. La realtà virtuale e i feedback sono in grado di coinvolgerli nel trattamento, permettendo ripetibilità e standardizzazione dei protocolli. È stato sviluppato e valutato uno strumento basato su feedback aumentati per il controllo del tronco. Inoltre, la realtà virtuale permette l’individualizzare il trattamento in base alle esigenze del paziente. Un’applicazione virtuale per la riabilitazione del cammino è stata sviluppata e testata durante un training su pazienti di sclerosi multipla, valutandone fattibilità e accettazione e dimostrando l'efficacia del trattamento. La valutazione quantitativa delle capacità motorie dei pazienti viene effettuata utilizzando sistemi di motion capture. Essendo il loro uso nella pratica clinica limitato, una metodologia per valutare l’oscillazione delle braccia in soggetti parkinsoniani basata su sensori inerziali è stata proposta. Questi sono piccoli, accurati e flessibili ma accumulano errori durante lunghe misurazioni. È stato affrontato questo problema e i risultati suggeriscono che, se il sensore è sul piede e le accelerazioni sono integrate iniziando dalla fase di mid stance, l’errore e le sue conseguenze nella determinazione dei parametri spaziali sono contenuti. Infine, è stata presentata una validazione del Kinect per il tracking del cammino in ambiente virtuale. Risultati preliminari consentono di definire il campo di utilizzo del sensore in riabilitazione.