L’analisi del comportamento umano rappresenta oggi una delle frontiere più sfidanti per la ricerca scientifica. Comprendere e monitorare i comportamenti quotidiani degli individui in ambienti intelligenti non è solo una sfida tecnologica, ma una necessità sociale ed economica. In questo contesto si inserisce il progetto dello Spoke 6, coordinato dall’Università degli Studi di Camerino.
Il problema: dalla classificazione isolata alla visione d’insieme
Gli approcci esistenti si limitano spesso a classificare singole attività, senza offrire una rappresentazione integrata e sequenziale dei modelli comportamentali. Questa mancanza ostacola l’estrazione di conoscenze utili per applicazioni pratiche, quali:
- l’assistenza agli anziani
- il monitoraggio remoto di pazienti fragili
- l’ottimizzazione dell’uso delle risorse domestiche.
La soluzione proposta: il process mining
Rispetto agli approcci tradizionali, il process mining offre un modo per creare rappresentazioni strutturate e facilmente interpretabili di sequenze comportamentali complesse.
In questo progetto, viene proposto un approccio innovativo che sfrutta una rete Long Short-Term Memory e un meccanismo di attenzione per astrarre attività di alto livello a partire da dati sensoriali dettagliati in ambienti intelligenti. Lo strato di attenzione migliora la spiegabilità chiarendo il processo di inferenza durante il riconoscimento delle attività. Queste attività vengono poi trasformate in registri di eventi strutturati per l’analisi tramite process mining.
Sinergia tra pubblico e privato
Il progetto si fonda su una sinergia strategica tra il settore pubblico e privato:
- Settore Pubblico: Università e centri di ricerca d’eccellenza specializzati in intelligenza artificiale e process mining, affiancati da Enti Locali interessati allo sviluppo di soluzioni per l’assistenza domiciliare e l’invecchiamento attivo
- Settore Privato: Aziende ICT attive nello sviluppo di soluzioni IoT e domotiche, imprese operanti nell’ambito della sensoristica e dei dispositivi connessi e startup orientate all’innovazione nei settori Smart Home e e-Health.
Risultati raggiunti e impatto territoriale
Il progetto ha portato alla realizzazione di un sistema capace di elaborare dati sensoriali raccolti in ambienti intelligenti, trasformandoli in event log strutturati. L’integrazione di tecniche di machine learning avanzate, come reti LSTM con strati di attenzione, ha permesso di inferire attività di alto livello da dati a grana fine. Tali attività sono state poi impiegate per applicare tecniche di process mining, consentendo la scoperta di modelli comportamentali chiari e verificabili.
I risultati sperimentali, validati tramite il dataset pubblico CASAS Cairo, hanno dimostrato l’efficacia dell’approccio nel ricostruire sequenze di attività significative e nel fornire una rappresentazione strutturata dei comportamenti osservati. Ciò rappresenta un passo concreto verso l’applicazione pratica della metodologia in scenari reali.
L’impatto del progetto sul territorio si manifesta sotto diversi aspetti:
- In ambito sociale offre strumenti utili per migliorare l’assistenza domiciliare, supportare l’invecchiamento attivo e garantire maggiore sicurezza a persone fragili o con ridotta autonomia;
- In ambito tecnologico stimola la collaborazione tra enti pubblici e imprese private nella creazione di soluzioni innovative per le smart home e la sanità digitale
- In ambito economico favorisce la crescita di un ecosistema locale di imprese e start-up nel settore ICT e IoT, generando nuove opportunità di business e occupazione qualificata;
- In ambito scientifico e accademico contribuisce ad arricchire le conoscenze sul process mining applicato al comportamento umano, rafforzando il posizionamento del territorio come polo di innovazione e ricerca avanzata.
In conclusione, il progetto “Riconoscimento Human Habits con Process Mining” coglie l’opportunità offerta dalla diffusione di tecnologie IoT e di smart homes per sviluppare soluzioni che, tramite l’uso del process mining, consentano di costruire modelli comportamentali affidabili e interpretabili, favorendo un’innovazione concreta nel settore della domotica e della sanità digitale.
Immagini fornite dallo Spoke 6 Unicam
