Course Syllabus
Area di apprendimento
Introduzione ai principi della progettazione neuromorfica e della neurorobotica, con riferimento ai criteri di progettazione, all’analisi di casi applicativi e alle principali sfide tecnologiche e approcci sperimentali nel campo della Physical AI.
Obiettivi formativi
Il workshop mira a introdurre i principi della progettazione di sistemi neuromorfici e neurorobotici per applicazioni human-centered, sviluppando conoscenza e capacità di comprensione dei modelli di neurocontrollo, delle interfacce uomo-macchina e della Physical AI. Attraverso attività interattive e analisi di casi, gli studenti acquisiscono la capacità di applicare criteri di progettazione di sistemi basati su Physical AI in relazione a specifiche applicazioni. Il workshop promuove l’autonomia di giudizio nel campo della Physical AI mediante la discussione critica di casi studio, nonché le abilità comunicative attraverso il lavoro di gruppo e la presentazione dei risultati, con riferimento ai principi di progettazione neuromorfa e neurorobotica. Infine, il workshop sviluppa la capacità di apprendere per aggiornarsi in modo autonomo e comprendere e interpretare contesti interdisciplinari.
Contenuti sintetici
Introduzione ai principi di progettazione di sistemi neuromorfici e neurorobotici nell’ambito della Physical AI e dell’approccio human-centered. Metodologie e criteri di progettazione per sistemi bioispirati, interfacce uomo-macchina e tecnologie per assistenza personale, riabilitazione e sostituzione funzionale. Analisi di casi applicativi in neurorobotica, con particolare riferimento a neurocontrollo, feedback sensoriale ed embodiment, per lo sviluppo di competenze interdisciplinari e capacità di progettazione.
Programma esteso
Il workshop introduce ai principi di progettazione di sistemi neuromorfici e neurorobotici nell’ambito della Physical AI e dell’approccio human-centered, evidenziando le relazioni tra neuroscienze, intelligenza artificiale e robotica. In quanto workshop, l’attività privilegia un approccio applicativo e interattivo, orientato all’analisi di casi e alla discussione critica. Sono trattati i criteri di progettazione dei sistemi neuromorfici (modelli neurali, computazione neuromorfica, integrazione sensori–attuatori) e dei sistemi neurorobotici bioispirati (embodiment, biorobotica, sistemi soft e underactuated).
Particolare attenzione è dedicata al neurocontrollo e all’integrazione sensomotoria (controllo motorio, apprendimento, intenzione motoria), nonché all’interazione persona–robot e alle interfacce uomo-macchina (interfacce neurali e indossabili, cooperazione e teleoperazione). Sono inoltre approfonditi i meccanismi di feedback sensoriale e tatto artificiale (sensing, restituzione sensoriale, chiusura del loop percettivo-motorio).
Il workshop analizza applicazioni avanzate della neurorobotica, tra cui protesi cibernetiche ed esoscheletri (sostituzione funzionale, riabilitazione, assistenza personale) e i principali campi applicativi della Physical AI (neuro-riabilitazione, robotica assistiva e umanoide). Il programma si conclude con la discussione delle sfide tecnologiche e delle prospettive future, con riferimento a materiali intelligenti, integrazione uomo-macchina e implicazioni etiche e sociali.
Prerequisiti
È richiesta una formazione interdisciplinare di base in AI e neuroscienze. È utile una familiarità con i principi dell’interazione uomo-macchina e del feedback sensoriale nei sistemi artificiali. Non è richiesta esperienza in robotica; lo workshop è particolarmente adatto a studenti interessati a interfacce uomo-macchina, embodiment e Physical AI.
Metodi didattici
Il workshop prevede una combinazione di lezioni frontali ed attività interattive in presenza. Le prime sei ore saranno dedicate a lezioni erogative introduttive, finalizzate a fornire i concetti fondamentali. Successivamente, il corso si svilupperà attraverso lezioni interattive basate sull’analisi di casi di studio concreti, con discussioni in piccoli gruppi e in aula. Gli studenti saranno attivamente coinvolti nella discussione critica dei casi, al fine di evidenziarne gli aspetti rilevanti in relazione agli obiettivi formativi del workshop.
Modalità di verifica dell'apprendimento
La verifica dell’apprendimento si basa su un project work finale svolto in gruppi di tre studenti, avente ad oggetto l’analisi di un caso di studio, scelto dagli studenti, sui temi della Physical AI e degli approcci neuromorfici e neurorobotici. Il progetto è sviluppato in forma di presentazione e discusso in aula nelle ultime due lezioni del corso. L’esito è espresso mediante giudizio di approvazione, subordinato allo svolgimento e alla discussione del progetto.
Testi di riferimento
Il materiale di riferimento include il volume The Robot and Us. Ulteriori materiali didattici, tra cui articoli scientifici e saggi su temi specifici di neuromorphic e neurorobotics, saranno indicati e messi a disposizione durante il corso.
The Robots and us, An‘Antidisciplinary’ Perspective on the Scientific and Social Impacts of Robotics, Springer Nature Switzerland AG 2019, https://doi.org/10.1007/978-3-319-97767-6
Sustainable Development Goals
Learning area
Introduction to the design principles of neuromorphic and neurorobotic systems, with reference to design criteria, analysis of application case studies, and the main technological challenges and experimental approaches in Physical AI.
Learning objectives
The workshop aims to introduce the design principles of neuromorphic and neurorobotic systems for human-centered applications, fostering knowledge and understanding of neurocontrol models, human–machine interfaces, and Physical AI. Through interactive activities and case study analysis, students develop the ability to apply design criteria for Physical AI systems in relation to specific application contexts. The workshop promotes independent judgment in the field of Physical AI through critical discussion of case studies, as well as communication skills through group work and presentations, with reference to neuromorphic and neurorobotic design principles. Finally, the workshop develops the ability to learn autonomously and to understand and interpret interdisciplinary contexts.
Contents
Introduction to the design principles of neuromorphic and neurorobotic systems within the framework of Physical AI and a human-centered approach. Methods and design criteria for bioinspired systems, human–machine interfaces, and technologies for personal assistance, rehabilitation, and functional substitution. Analysis of application case studies in neurorobotics, with a focus on neurocontrol, sensory feedback, and embodiment, fostering interdisciplinary skills and design capabilities.
Detailed program
The workshop introduces the design principles of neuromorphic and neurorobotic systems within the framework of Physical AI and the human-centered approach, highlighting the links between neuroscience, artificial intelligence, and robotics. As a workshop, it emphasizes an application-oriented and interactive approach, based on case studies and critical discussion. It covers design principles of neuromorphic systems (neural models, neuromorphic computation, sensor–actuator integration) and bioinspired neurorobotics (embodiment, biorobotics, soft and underactuated systems).
Specific focus is placed on neurocontrol and sensorimotor integration (motor control, learning, motor intention), as well as on human–robot interaction and human–machine interfaces (neural and wearable interfaces, cooperation, teleoperation). The workshop also addresses sensory feedback and artificial touch (sensing systems, feedback strategies, closing the perception–action loop).
Finally, advanced applications of neurorobotics are examined, including cybernetic prostheses and exoskeletons (functional substitution, rehabilitation, personal assistance) and key domains of Physical AI (neurorehabilitation, assistive and humanoid robotics). The programme concludes with technological challenges and future perspectives, including advanced materials, human–machine integration, and ethical and societal implications.
Prerequisites
Students are expected to have an interdisciplinary background in AI and neuroscience. Familiarity with the principles of human–machine interaction and sensory feedback in artificial systems is beneficial. No prior experience in robotics is required. The course is particularly suited for students interested in human–machine interfaces, embodied and Physical AI.
Teaching methods
The workshop combines frontal lectures with in-person interactive activities. The first six hours will consist of introductory lectures aimed at presenting key concepts. The course will then shift to interactive sessions based on the analysis of real-world case studies, including small-group work and class discussions. Students will be actively engaged in the critical discussion of the cases, highlighting key aspects in relation to the workshop learning objectives.
Assessment methods
Assessment is based on a final project work carried out in groups of three students, focusing on the analysis of a case study selected by the students on Physical AI and neuromorphic and neurorobotic approaches. The project is developed as a presentation and discussed in class during the final two sessions. The outcome is expressed as an approval decision, subject to the completion and discussion of the project
Textbooks and Reading Materials
Reference materials include the book The Robot and Us. Additional learning materials, including research articles and essays on specific topics in neuromorphic and neurorobotics, will be provided during the course.
The Robots and us, An‘Antidisciplinary’ Perspective on the Scientific and Social Impacts of Robotics, Springer Nature Switzerland AG 2019, https://doi.org/10.1007/978-3-319-97767-6
Sustainable Development Goals
Staff
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Maria Chiara Carrozza
