Bci – dal pensiero all’azione

La tetraplegia colpisce ogni anno migliaia di persone, privandole della capacità di interagire autonomamente con l’ambiente. Accendere una luce, regolare la temperatura, aprire una porta: gesti automatici per chiunque, barriere quotidiane per chi dipende costantemente da un caregiver.Le tecnologie assistive esistenti — comandi vocali, eye-tracking, sensori di movimento — offrono soluzioni parziali: richiedono capacità residue non sempre disponibili, sono lente, soggette a errori e generano affaticamento. Soprattutto, interpretano movimenti o suoni, non intenzioni.La frontiera è un’altra: leggere direttamente l’intenzione dal cervello. Le interfacce cervello-computer (BCI) acquisiscono segnali EEG in tempo reale e li traducono, grazie all’AI, in comandi per dispositivi reali.Il progetto costruisce un sistema end-to-end che collega un caschetto EEG a 64 canali a un ecosistema IoT domestico, con tre componenti:Acquisizione e pre-processing — Il caschetto acquisisce segnali EEG con risoluzione sufficiente a discriminare pattern corticali associati a diverse intenzioni. I segnali vengono ripuliti da artefatti e normalizzati in feature spazio-temporali.Large Intention Model (LIM) — Il cuore del sistema. A differenza delle BCI tradizionali che classificano 4-8 comandi fissi, il LIM comprende l’intenzione a livello semantico, analizzando i pattern EEG nel contesto temporale, spaziale e personale. L’output non è un comando discreto, ma un’intenzione interpretata: “vuole accendere la luce del soggiorno”. Il modello si personalizza progressivamente per ogni utente.Gateway BCI-IoT — Traduce l’intenzione in comandi per i dispositivi IoT (luci, termostati, serrature, TV, sedie a rotelle) via protocolli standard (MQTT, Zigbee, Z-Wave). Un’interfaccia minimale conferma l’azione prima dell’esecuzione.Tutti i dati EEG — biometrici e altamente sensibili — vengono elaborati localmente sul gateway. Il LIM opera interamente on-edge: nessun dato transita verso cloud esterni, garantendo privacy e funzionamento anche offline. Latenza target: sotto 500ms dal pensiero all’azione.Per i pazienti: un ponte diretto pensiero-azione, senza intermediari. Per i caregiver: riduzione del carico assistenziale quotidiano. Per la ricerca: un framework aperto per esplorare l’interazione cervello-macchina. La visione prevede l’estensione a mobilità assistita, comunicazione aumentativa e robot assistenziali.