A Ajoudani dell’IIT il IEEE Ras Early Career Award 2021

Primo ricercatore al lavoro in Italia ad ottenere il premio

MAR 29, 2021 -

Milano, 29 mar. (askanews) – Il ricercatore Arash Ajoudani, responsabile del laboratorio Human-Robot Interfaces and Physical Interaction dell’IIT-Istituto Italiano di Tecnologia di Genova, ha vinto il prestigioso IEEE RAS Early Career Award 2021, che viene riconosciuto per la prima volta a un ricercatore che svolge ricerche in Italia. Il premio viene conferito a scienziati nella fase iniziale della loro carriera, il cui lavoro abbia avuto un impatto importante nei campi della robotica e/o dell’automazione. Ajoudani, secondo gli esperti internazionali della IEEE RAS, ha contribuito “alla teoria e alla tecnologia della collaborazione (ergonomica) fra uomo e robot e della telerobotica”, un settore ritenuto fondamentale per rendere l’industria più competitiva e più sicura nel prossimo futuro.

Il premio da parte della IEEE RAS, IEEE Robotics and Automation Society, è solo l’ultimo riconoscimento ottenuto da Arash Ajoudani, il quale ha vinto numerosi premi internazionali per le ricerche condotte nel campo della robotica industriale collaborativa come l’Amazon Research Awards 2019, il Solution Award 2019 (MECSPE2019) e il KUKA Innovation Award 2018. “L’IEEE RAS Early Career Award 2021 significa molto per me, non solo perché è un riconoscimento prestigioso per gli studi che stiamo conducendo nel mio laboratorio attualmente, ma anche perché è legato alle sfide che la nostra società sta affrontando per diventare più prospera, sia in termini di produttività sia in termini di benessere per i lavoratori – commenta Arash Ajoudani – Credo che i robot collaborativi industriali rappresentino il futuro per le fabbriche, contribuendo a creare una produzione più agile e versatile e luoghi di lavoro più sicuri”. Ajoudani è attualmente coordinatore di diversi progetti finanziati dall’Unione Europea, ERGO-Lean sostenuto dall’ERC – European Research Council; il progetto collaborativo SOPHIA e co-coordinatore del progetto CONCERT, entrambi finanziati nell’ambito del programma quadro Horizon 2020. Negli anni Ajoudani ha contribuito a diversi progetti europei di successo come WALKMAN, WearHap, SOMA e SoftPro. Inoltre, ha anche vinto il premio per il miglior poster WeRob 2018 e il premio ROBIO 2013 per il miglior student paper. Arash Ajoudani è attualmente direttore esecutivo del programma per giovani revisori IEEE-RAS (YRP) e presidente e rappresentante del comitato per giovani professionisti IEEE-RAS. Ajoudani è anche l’autore del libro “Transferring Human Impedance Regulation Skills to Robots” in Springer Tracts in Advanced Robotics (STAR), e di numerose pubblicazioni in riviste, conferenze internazionali e capitoli di libri.

La carriera di Arash Ajoudani comincia nella sua città natale Tabriz in Iran, dove studia matematica e fisica e presto si interessa all’ingegneria biomedica. Questo aspetto lo porterà alla Teheran Polytechnic University e poi all’Iran University of Science and Technology per conseguire una laurea magistrale in questo ambito. Qui, la sua tesi sul controllo dei movimenti dei pazienti paraplegici attraverso una stimolazione elettrica ha avuto un grande successo avendo aiutato alcune persone incapaci di camminare a farlo per la prima volta nella vita. Ajoudani arriva, quindi in Italia, per conseguire il dottorato di ricerca in Robotica e Automazione presso l’Università di Pisa e l’IIT nel 2014. I suoi studi si sono concentrati sul trasferimento delle capacità di interazione umana ai robot, al fine di consentire alle macchine di eseguire numerose azioni per supportare gli esseri umani nella vita quotidiana. Questi studi hanno svolto un ruolo importante nel controllo delle mani protesiche e in quelle dei robot, come nel caso del robot umanoide WALKMAN. La sua tesi di dottorato è stata finalista per il premio Georges Giralt PhD 2015 – miglior dottorato di ricerca europeo in robotica.

I due progetti europei, ERGO-Lean e SOPHIA, vanno dritti in questa direzione. ERGO-Lean Project studia l’ergonomia umana durante le interazioni tra uomo e robot con l’ambiente in cui operano, analizzando le pratiche dei lavoratori direttamente all’interno dei luoghi di lavoro, valutando l’effetto di queste azioni a medio e lungo termine. Il fine è quello di produrre un sistema robotico collaborativo in grado di anticipare il comportamento umano, così da intervenire per aiutare le persone nelle attività lavorative più rischiose, contribuendo a un miglioramento ergonomico delle condizioni di lavoro. Il progetto SOPHIA è volto a sviluppare sistemi uomo-robot intelligenti e socialmente interattivi, coinvolgendo anche aziende quali Volkswagen, per applicarli direttamente in linee produttive, definendo nuovi standard per la progettazione di robot collaborativi. Il sistema robotico Sophia sarà munito di un’intelligenza artificiale che consentirà interazioni tempestive, naturali e guidate dall’uomo, tra esseri umani e robot a livello sia sociale che fisico, rappresentando un nuovo concetto di interazione socio-fisica. Il progetto, inoltre, prevede la progettazione e lo sviluppo di nuovi esoscheletri indossabili e robot collaborativi con elevato carico utile e capacità di locomozione.

L’interesse di Ajoudani per l’adozione della robotica collaborativa in ambito industriale è testimoniato anche dalla sua partecipazione al JOiiNT LAB, il laboratorio congiunto nato dalla partnership di IIT tra i principali attori dell’innovazione della città di Bergamo promosso da Intellimech, un consorzio di imprese che mira a favorire il trasferimento tecnologico e creare una sinergia tra il mondo della ricerca e le esigenze industriali; Confindustria Bergamo, un’associazione no-profit di imprese che svolge un ruolo di rappresentanza delle imprese industriali e del terziario di Bergamo e provincia; Kilometro Rosso Innovation District, uno dei luoghi a più alta densità di innovazione a livello europeo; e l’Università degli Studi di Bergamo. Il team di Ajoudani si concentrerà sullo sviluppo di controller e interfacce pronti per il settore per robot collaborativi.