SENSE — Sensory Encoding for Natural Science Engagement — progetterà, realizzerà e validerà sei kit modulari per esperimenti di fisica, alimentati a batteria, destinati a persone con disabilità visive e/o uditive. I kit funzioneranno offline e potranno essere utilizzati in musei, esposizioni scientifiche, scuole, università, ospedali, centri di riabilitazione e programmi educativi in contesti penitenziari.
SENSE affronta una barriera persistente alla partecipazione: le attività pratiche di fisica si basano ancora in larga misura su dimostrazioni visive, spiegazioni orali e apparecchiature che non possono essere esplorate attraverso il tatto, il suono o forme di feedback adattivo. Ciò genera un’esclusione evitabile dalla cultura scientifica e dai benefici cognitivi, sociali e di benessere associati alle attività scientifiche strutturate.
Ciascun kit tradurrà una grandezza fisica misurabile in un sistema coordinato di feedback multisensoriale: vibrazioni aptiche, segnali vibroacustici, pattern tattili, segnali audio e output LED adattivo ad alto contrasto. Il nucleo tecnologico sarà basato sulla piattaforma Arduino UNO Q a doppia architettura, che combina il controllo deterministico di un microcontrollore con l’esecuzione locale di algoritmi di intelligenza artificiale sul lato Linux per la calibrazione adattiva.
Il contributo scientifico del progetto è triplice. In primo luogo, SENSE formalizzerà un quadro matematico, basato sulla Needlet Transform (NT), oggetto di una domanda di brevetto italiana, per mappare serie temporali provenienti da sensori in rappresentazioni multisensoriali che preservino l’informazione, nel rispetto di vincoli di latenza, consumo energetico, robustezza e accessibilità. In secondo luogo, il progetto valuterà comparativamente hardware edge-AI a basso costo per garantire feedback affidabili e a bassa latenza in contesti reali, selezionando sei moduli tra dieci possibili esperimenti. In terzo luogo, svilupperà una metodologia rigorosa per misurare l’impatto di tali esperimenti in contesti pubblici quali musei ed esposizioni scientifiche.
Il consorzio riunisce competenze complementari: ingegneria hardware (INFN-PD); intelligenza artificiale, elaborazione embedded dei segnali, codifica basata sulla Needlet Transform e coordinamento del progetto (Università di Padova, PI: Renzi); matematica variazionale, modellizzazione della gravità analogica, problemi inversi e controllo ottimo (Università di Camerino); implementazione istituzionale, economia della cultura, valutazione dell’impatto e raccomandazioni di policy (Università di Brescia).
Le sperimentazioni sul campo coinvolgeranno organizzazioni italiane attive nel campo della disabilità e dell’accessibilità, tra cui l’Ente Nazionale Sordi, l’Unione Italiana dei Ciechi e degli Ipovedenti e la Fondazione Robert Hollman. Facendo leva sull’esperienza del progetto “Stelle sulla Terra” dell’Università di Padova, i partner contribuiranno a coinvolgere persone con disabilità sensoriali e a testare i kit sviluppati.
I risultati attesi comprendono sei moduli open hardware validati, firmware e documentazione aperti, un quadro formale di codifica multisensoriale, pubblicazioni scientifiche open access sottoposte a revisione tra pari, evidenze empiriche raccolte durante le sperimentazioni sul campo e raccomandazioni di policy per promuovere istituzioni scientifiche più inclusive.
SENSE affronta una barriera persistente alla partecipazione: le attività pratiche di fisica si basano ancora in larga misura su dimostrazioni visive, spiegazioni orali e apparecchiature che non possono essere esplorate attraverso il tatto, il suono o forme di feedback adattivo. Ciò genera un’esclusione evitabile dalla cultura scientifica e dai benefici cognitivi, sociali e di benessere associati alle attività scientifiche strutturate.
Ciascun kit tradurrà una grandezza fisica misurabile in un sistema coordinato di feedback multisensoriale: vibrazioni aptiche, segnali vibroacustici, pattern tattili, segnali audio e output LED adattivo ad alto contrasto. Il nucleo tecnologico sarà basato sulla piattaforma Arduino UNO Q a doppia architettura, che combina il controllo deterministico di un microcontrollore con l’esecuzione locale di algoritmi di intelligenza artificiale sul lato Linux per la calibrazione adattiva.
Il contributo scientifico del progetto è triplice. In primo luogo, SENSE formalizzerà un quadro matematico, basato sulla Needlet Transform (NT), oggetto di una domanda di brevetto italiana, per mappare serie temporali provenienti da sensori in rappresentazioni multisensoriali che preservino l’informazione, nel rispetto di vincoli di latenza, consumo energetico, robustezza e accessibilità. In secondo luogo, il progetto valuterà comparativamente hardware edge-AI a basso costo per garantire feedback affidabili e a bassa latenza in contesti reali, selezionando sei moduli tra dieci possibili esperimenti. In terzo luogo, svilupperà una metodologia rigorosa per misurare l’impatto di tali esperimenti in contesti pubblici quali musei ed esposizioni scientifiche.
Il consorzio riunisce competenze complementari: ingegneria hardware (INFN-PD); intelligenza artificiale, elaborazione embedded dei segnali, codifica basata sulla Needlet Transform e coordinamento del progetto (Università di Padova, PI: Renzi); matematica variazionale, modellizzazione della gravità analogica, problemi inversi e controllo ottimo (Università di Camerino); implementazione istituzionale, economia della cultura, valutazione dell’impatto e raccomandazioni di policy (Università di Brescia).
Le sperimentazioni sul campo coinvolgeranno organizzazioni italiane attive nel campo della disabilità e dell’accessibilità, tra cui l’Ente Nazionale Sordi, l’Unione Italiana dei Ciechi e degli Ipovedenti e la Fondazione Robert Hollman. Facendo leva sull’esperienza del progetto “Stelle sulla Terra” dell’Università di Padova, i partner contribuiranno a coinvolgere persone con disabilità sensoriali e a testare i kit sviluppati.
I risultati attesi comprendono sei moduli open hardware validati, firmware e documentazione aperti, un quadro formale di codifica multisensoriale, pubblicazioni scientifiche open access sottoposte a revisione tra pari, evidenze empiriche raccolte durante le sperimentazioni sul campo e raccomandazioni di policy per promuovere istituzioni scientifiche più inclusive.