Empathic AI and XR for Ergonomic Education
Breve descrizione del progetto
EMPAIRED intende rinnovare la formazione in ergonomia rendendola più inclusiva e coinvolgente grazie ad Algho, un assistente virtuale dotato di intelligenza artificiale, interazione vocale e riconoscimento delle emozioni. Integrato in un’esperienza di realtà virtuale immersiva, Algho guiderà gli utenti all’interno di uno scenario industriale ad alto rischio ergonomico, sviluppato all’interno del framework Ergon-XR, una piattaforma dedicata alla formazione e alla valutazione dei fattori di rischio ergonomico.
Durante la simulazione, l’interazione con il digital human consentirà di apprendere in modo dinamico e personalizzato, mentre la dashboard di Ergon-XR permetterà di monitorare le prestazioni dei partecipanti e offrire ai formatori dati e feedback utili a migliorare l’esperienza didattica e le competenze acquisite.
Uno studio condotto su 60 studenti magistrali in design industriale valuterà l’usabilità del sistema e l’efficacia dell’apprendimento attraverso fasi di pre e post-assessment, sviluppate come parte di un toolkit di valutazione progettato per misurare l’impatto della formazione, i rischi legati allo stress e l’evoluzione delle competenze ergonomiche.
Combinando intelligenza artificiale, realtà virtuale e analisi delle emozioni, EMPAIRED punta ad aprire nuove prospettive di ricerca nell’interazione uomo-computer, nel computing affettivo e nella didattica XR, affrontando in modo innovativo le sfide ergonomiche del settore manifatturiero e promuovendo una formazione più sicura, immersiva e realmente inclusiva.
Ruolo di DEEP REALITY
Deep Reality si occuperà dello sviluppo della scena 3D e della sua integrazione all’interno del framework Ergon-XR. Contribuirà al design dell’esperienza formativa, supporterà l’inserimento di Algho nella scena e verificherà che l’esperienza creata sia perfettamente integrabile all’interno della piattaforma di MASTER. Inoltre, Deep Reality avrà un ruolo attivo nella disseminazione dei risultati del progetto.
ID
101093079
Programma di finanziamento
MASTER
Il progetto è finanziato all’interno del programma di ricerca European Union’s Horizon Europe nell’ambito della convenzione di sovvenzione N° 101093079.




