Prototipo in sviluppo: assistenza a persone anziane e fragili, comandato a voce, con l'AI che gira a bordo e i dati che non escono di casa.
Oppure scrivici: info@ggtechnologies.sm
Chi assiste un genitore anziano vorrebbe sapere se è caduto, se ha mangiato, se in casa fa troppo freddo. Gli strumenti che lo permettono — telecamere, microfoni, sensori — sono anche quelli che nessuno vuole in salotto, perché mandano tutto sul server di qualcun altro.
Stiamo costruendo un prototipo che affronta la contraddizione dal lato tecnico: il robot vede e sente, ma il modello gira a bordo e quello che riconosce resta in casa. È DigiSense® applicato al caso più delicato che conosciamo. Oggi è un prototipo in sviluppo, non un prodotto che si può comprare.
Prototipo in sviluppo. Non è un prodotto in vendita e non è un dispositivo medico.
A bordo del robot, sul framework DigiSense®: audio e video non escono di casa.
Reachy Mini, piattaforma open source di Pollen Robotics (gruppo Hugging Face).
Partiamo da Reachy Mini, la piattaforma robotica open source di Pollen Robotics, invece di costruire la meccanica da zero: il lavoro va sulle capacità.
Modulo vocale e LLM interno: si parla al robot con parole normali e la risposta si forma sulla macchina, senza chiedere niente a internet.
Telecamera, temperatura, umidità e microfono. Il microfono viene addestrato a riconoscere rumori che possono indicare una caduta o una richiesta d'aiuto.
Prototipo funzionante su Reachy Mini, con modulo vocale, LLM a bordo e i sensori di ambiente.
Riconoscimento dei suoni che possono indicare una caduta o una richiesta d'aiuto, e affinamento dell'interazione vocale.
Un hub domotico che colleghi il robot ai dispositivi indossabili già in casa, per leggerne i dati biovitali.
Riconoscere la persona dalla firma elettrocardiografica. È un dato biometrico: prima della tecnica va risolto come trattarlo.
No. È un prototipo su cui stiamo lavorando, non un prodotto a catalogo. Se ti interessa seguirne lo sviluppo o ospitare una prova sul campo, scrivici.
Non lo diciamo, ed è una distinzione che conta. Stiamo addestrando il microfono a riconoscere rumori che possono indicare una caduta o una richiesta d'aiuto: è un aiuto, non un sistema di sicurezza su cui fare affidamento. Un dispositivo che promette di rilevare le cadute è un'altra cosa, con altri obblighi.
In casa. Il modello gira a bordo del robot e il riconoscimento avviene lì: non c'è un server che riceve il flusso della telecamera o del microfono. È il motivo per cui abbiamo scelto questa architettura invece di una più semplice in cloud.
Che il tracciato cardiaco è abbastanza caratteristico da distinguere una persona da un'altra, quindi un dispositivo indossabile potrebbe dire al robot chi ha davanti senza usare la telecamera. È una possibilità futura, non una funzione: è un dato biometrico e prima della tecnica va deciso come trattarlo.