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Un team di ricercatori dell'Università Aalto in Finlandia e dell'Università di Lipsia in Germania ha sviluppato un'innovativa IA in grado di identificare l'attività della mano dominante di un utente di smartphone analizzando i dati relativi ai tocchi e ai movimenti di scorrimento registrati dal touch screen. Questa tecnologia, denominata Log2Motion, analizza le coordinate dei tocchi e i movimenti caratteristici delle dita per determinare l'attività muscolare dell'apparato locomotore dell'utente, anticipando l'insorgenza di affaticamento derivante dall'utilizzo dell'interfaccia delle applicazioni.
Questo avanzamento potrebbe rivoluzionare l'ottimizzazione delle interfacce utente, rendendole più intuitive e adattabili alle esigenze di persone con disabilità motorie. Il modello Log2Motion si basa su una simulazione digitale dell'apparato muscolo-scheletrico umano, riproducendo i movimenti dell'indice e calcolando l'attività di quasi 70 muscoli, oltre a valutare velocità, precisione e dispendio energetico complessivo, basandosi su dati pregressi acquisiti tramite motion capture. La simulazione opera in tempo reale con un emulatore di smartphone, consentendo l'analisi di ogni singolo tocco o gesto.
Grazie a questa tecnologia, i designer possono ora quantificare il carico fisico associato all'interazione con una specifica interfaccia, un aspetto che finora era sfuggito agli sviluppatori. I risultati chiave della ricerca indicano che i movimenti di scorrimento verticale (alto-basso e basso-alto) e l'interazione con icone e elementi di piccole dimensioni situati agli angoli dello schermo richiedono il maggiore sforzo. Tali gesti aumentano significativamente il carico muscolare rispetto ai movimenti orizzontali o all'interazione con elementi centrali dell'interfaccia. I ricercatori sottolineano che anche minime variazioni nella disposizione degli elementi possono influenzare notevolmente il comfort di utilizzo dell'interfaccia.
I creatori di Log2Motion auspicano che questo strumento diventi uno standard per la progettazione di interfacce più ergonomiche e accessibili, in particolare per persone con disabilità come tremori, debolezza muscolare o protesi. Il modello è stato testato in scenari in cui lo smartphone è appoggiato su un tavolo, ma può essere adattato ad altre situazioni, come quando l'utente è sdraiato e tiene il dispositivo con una sola mano.
Le potenzialità di questa tecnologia aprono scenari interessanti anche in ambito pubblicitario, consentendo di raccogliere informazioni dettagliate sulle abitudini e persino sulla forma fisica degli utenti. Resta da vedere come gli inserzionisti sfrutteranno queste informazioni e quali implicazioni ciò comporterà per la privacy e l'esperienza utente. In futuro, potremmo assistere a interfacce che si adattano automaticamente al nostro livello di affaticamento, suggerendo pause o modificando la disposizione degli elementi per ridurre lo sforzo muscolare. Questa tecnologia potrebbe anche essere integrata in app per il fitness e il benessere, fornendo un feedback personalizzato sull'ergonomia del nostro utilizzo quotidiano dello smartphone.
L'applicazione di questa IA potrebbe estendersi anche al settore della realtà virtuale e aumentata, dove l'interazione con l'ambiente digitale richiede movimenti ancora più complessi e prolungati. In questo contesto, Log2Motion potrebbe contribuire a prevenire l'affaticamento e a migliorare l'esperienza immersiva degli utenti. Ulteriori sviluppi potrebbero portare alla creazione di algoritmi predittivi in grado di anticipare l'insorgenza di disturbi muscolo-scheletrici legati all'uso eccessivo di dispositivi mobili, aprendo la strada a interventi preventivi e personalizzati.
