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Sanremo 2026, Cristina D'Avena chi è: la cover con le Bambole di Pezza

(Adnkronos) - Cristina D'Avena sarà tra i protagonisti della serata delle cover del Festival di Sanremo 2026, venerdì 27 febbraio. Sul palco dell’Ariston interpreterà il celebre brano 'Occhi di Gatto' insieme alla band femminile Le Bambole di Pezza, portando un mix di nostalgia e sonorità rock. Cristina D’Avena nasce a Bologna il 6 luglio 1964. Dopo il diploma, si iscrive alla facoltà di medicina e chirurgia con l’obiettivo di specializzarsi in neuropsichiatria infantile, percorso che però lascia a metà per dedicarsi alla musica. La carriera artistica di D'Avena inizia a soli tre anni quando partecipa allo Zecchino d'Oro del 1968 con 'Il valzer del moscerino', aggiudicandosi il terzo posto. Rimane nel Piccolo Coro dell’Antoniano fino al 1976, e successivamente presta la sua voce per la prima sigla per cartoni animati: 'Bambino Pinocchio'. Nel 1982 pubblica 'La Canzone dei Puffi' e ottiene il primo disco d’oro, seguito dal disco di platino per 'Kiss me Licia'. Nel 1986 comincia la carriera di attrice: interpreta Licia in diverse serie TV tra cui Love Me Licia, Licia dolce Licia, Teneramente Licia e Balliamo e cantiamo con Licia. Negli anni successivi è protagonista di altre serie come Arriva Cristina, Cristina, Cri Cri e Cristina, l’Europa siamo noi. A partire dal 1989 conduce programmi anche radiofonici. Dal 1998 conduce programmi di musica come Zecchino d’Oro e Serenate. Nel 2002 celebra i 20 anni di carriera con un doppio album Greatest Hits. Nel 2015 pubblica tre nuove raccolte: Cristina D’Avena e i tuoi amici in TV Collection, Fivelandia Story e Over the Garden Wall - Avventura nella foresta dei misteri. Il 2016 la vede come super-ospite del Festival di Sanremo e la pubblicazione del doppio CD #lesiglepiùbelle. Nel 2018 è giurata della prima edizione di Sanremo Young. Nel 2019 è ospite del Festival di Sanremo con Shade e Federica Carta nella serata delle cover con il brano 'Senza farlo apposta'. Cristina D’Avena è legata da molti anni a Massimo Palma, anche se della loro relazione si sa molto poco. La coppia non è sposata e non ha figli, un grande rimpianto dichiarato dalla cantante. Tre ragazze bellissime tre sorelle furbissime son tre ladre abilissime molto sveglie agilissime Con astuzia e perizia ed sempre un poco di furbizia riesco sempre a fuggire e nel nulla risparmiare È questo il nome del trio compatto son tre sorelle che han fatto un patto. (Oh Oh Oh Occhi di gatto) (Oh Oh Oh Occhi di gatto) Ecco ha colpito la', di soppiatto fuggendo poi con un agile scatto Occhi di gatto un altro colpo è stato fatto. Tre fanciulle sveltissime tre tipette esilissime son tre ladre abilissime dolci ma modernissime Senza forza ne violenza poiché fanno sempre tutto con prudenza sono pronte a rubare solo cose assai rare E' questo il nome del trio compatto son tre sorelle che han fatto un patto. (Oh Oh Oh Occhi di gatto) (Oh Oh Oh Occhi di gatto) Ecco ha colpito lì, di soppiatto fuggendo poi con un agile scatto Occhi di gatto un altro colpo è stato fatto! E' questo il nome del trio compatto son tre sorelle che han fatto un patto. (Oh Oh Oh Occhi di gatto) (Oh Oh Oh Occhi di gatto) Ecco ha colpito lì, di soppiatto fuggendo poi con un agile scatto.

Inail, i prototipi Ai di ricerca per la sicurezza sul lavoro

(Adnkronos) - Per tutelare la salute e la sicurezza sul lavoro, l’Inail intende utilizzare al meglio le opportunità offerte dall’innovazione tecnologica e dall’intelligenza artificiale in grado di trasformare profondamente i processi produttivi e organizzativi e di creare, allo stesso tempo, nuove prospettive sia per la prevenzione di infortuni e malattie professionali sia per la protesica e la riabilitazione. Grazie anche a una rete di partner di eccellenza, la ricerca Inail ha realizzato progetti e strumenti innovativi per intercettare le esigenze dei lavoratori e riuscire a contrastare anche i rischi emergenti, legati all’utilizzo crescente della tecnologia nel mondo del lavoro. Per questo l’Istituto oggi in occasione dell’evento 'Ia nel mondo del lavoro, la visione umanocentrica dell’intelligenza artificiale', realizzato dal Ministero del Lavoro e delle Politiche sociali, ha presentato alcuni dei suoi progetti più innovativi. Progetti esposti oggi nello spazio allestito presso la sede di via IV Novembre, a Roma. Side è un esoscheletro aptico interfacciabile con sistemi di realtà virtuale o aumentata, sviluppato da Inail mediante un bando di ricerca e consiste in un sistema robotico per arto superiore interfacciabile con la realtà virtuale o aumentata. E' stato realizzato per sperimentare una formazione innovativa, di più efficace fruibilità diretta a prevenire i pericoli legati alle attività in spazi confinati o sospetti di inquinamento, come cisterne interrate, seminterrate o fuori terra, condutture fognarie, silos e pozzi, classificati come luoghi di lavoro a forte rischio per la sicurezza dei lavoratori. Riproducendo virtualmente le sollecitazioni di forza e contatto e simulando le interazioni tipiche tra uomo e ambiente, Side permette, infatti, di formare gli operatori e di valutarne la preparazione in diversi scenari lavorativi in totale sicurezza. L’integrazione di stimoli tattili e propriocettivi, come quelli forniti dall’esoscheletro sul braccio di chi lo indossa, aumenta il senso di presenza e immersività dell’operatore all’interno della realtà virtuale. Il discente, in questo modo, riesce ad apprendere in maniera più efficace comportamenti sicuri e buone pratiche. Smart-Shirt è un dispositivo indossabile collaborativo con sensori per monitorare i parametri fisiologici, nato dalla collaborazione tra Inail-Dimeila e Ipcb-Cnr, Icmate-Cnr, Irccs Ics augeri, Smart materials and technologies for thermal-stress & physio-monitoring shirt (Smart-Shirt). E' un prototipo di dispositivo indossabile altamente collaborativo progettato sia per effettuare il monitoraggio continuo di parametri termofisiologici, tra cui frequenza cardiaca, temperatura corporea e attività motoria, sia per svolgere una funzione attiva di raffrescamento localizzato del corpo. La maglietta sensorizzata integra materiali tessili avanzati, inchiostri formulati con nanotecnologie e pattern termicamente funzionali serigrafati sul tessuto, insieme a un modulo termoelettrico basato su tecnologia Peltier per il raffrescamento localizzato. Inoltre, attraverso l’elaborazione dei dati mediante modelli algoritmici basati su intelligenza artificiale e deep learning, il dispositivo può supportare l’attivazione di strategie personalizzate di raffreddamento e di alert all’utente. Smart-Shirt rappresenta un dimostratore tecnologico nel campo dei dispositivi indossabili avanzati per la prevenzione dei rischi legati allo stress termico, con potenziali applicazioni nei settori industriali caratterizzati da attività fisicamente impegnative o svolte in ambienti critici. Mano bionica Hannes e Intelligenza artificiale è un sistema protesico avanzato per il trattamento delle amputazioni di arto superiore progettato per offrire movimenti naturali e funzionali. Grazie alla sua meccanica sotto‑attuata adattativa, la mano è in grado di distribuire la forza in modo intelligente e di adattare automaticamente la presa alla forma e alle sollecitazioni degli oggetti, permettendo al paziente di afferrare con stabilità una vasta gamma di oggetti in modo intuitivo. Realizzata grazie alla collaborazione tra il Centro protesi Inail e l’Istituto italiano di tecnologia, Hannes nasce con l’obiettivo di coniugare robustezza, semplicità costruttiva e reale utilità funzionale, così da agevolare il recupero delle attività quotidiane. Il sistema è completato da un polso motorizzato, in grado di eseguire movimenti di prono‑supinazione e flesso‑estensione, ampliando le possibilità di orientamento e manipolazione della mano. Un ulteriore elemento distintivo è il giunto di gomito, dotato di un meccanismo di recupero energetico che riduce lo sforzo durante l’elevazione del braccio. Questo accorgimento rende l’utilizzo della protesi più confortevole e naturale, migliorando la gestione delle attività quotidiane anche in caso di uso prolungato. Nel complesso, il sistema offre una soluzione avanzata, ergonomica e pensata per avvicinare il più possibile la funzionalità protesica al movimento biologico. Il progetto Edats nasce con l’obiettivo di rendere le protesi di arto superiore più intuitive e naturali, sfruttando le potenzialità del machine learning. Immaginando di muovere la propria 'mano fantasma', nel moncone vengono ancora attivati numerosi muscoli residui. Queste contrazioni generano segnali elettromiografici che, se analizzati con precisione, rivelano pattern specifici per ciascun gesto immaginato. Gli algoritmi di pattern recognition sviluppati nel progetto imparano a riconoscere tali pattern e a tradurli nei movimenti reali di una protesi. Il sistema Edats utilizza un bracciale di sensori elettromiografici collegato a una piccola scheda elettronica che trasmette via Bluetooth i segnali a un software dedicato. Questo software guida l’intero processo: registra i segnali mentre il paziente esegue mentalmente determinati movimenti, addestra il modello di riconoscimento e ne verifica il funzionamento anche attraverso la realtà virtuale, permettendo di osservare una mano digitale muoversi in tempo reale. Il progetto, già in fase avanzata al Centro protesi Inail, punta ora ad ampliare le funzionalità includendo movimenti più complessi come quelli di polso e gomito, così da rendere il sistema utilizzabile anche per amputazioni più prossimali. Parallelamente, la ricerca sta esplorando l’integrazione di feedback sensoriale, fondamentale per restituire alla persona una percezione più naturale e completa della protesi. Ci sono poi i robot collaborativi tecnologicamente evoluti consentono di surrogare o assistere i lavoratori in interventi che espongono a elevati livelli di rischio dovuti alla pericolosità delle condizioni (incendi, terremoti, emissioni di gas tossici, ambienti confinati, ecc.) o alla complessità delle operazioni da svolgere. Il robot teleoperativo 3 costituisce un’evoluzione del sistema già sviluppato e punta a garantire maggiore agilità e affidabilità nella fase di dislocazione e puntualità e versatilità nella manipolazione, consentendo operazioni differenziate in base alle esigenze, anche grazie a un dispositivo ad hoc che permette l’agevole adozione di utensili diversi. Il progetto si compone di due sottosistemi: un robot 'in campo' (field robot) che riproduce le azioni dell’essere umano nel punto di intervento (locomozione, manipolazione, visione, capacità uditiva e tattile, ecc.) in base alle operazioni richieste; un sistema remoto che consente all’operatore di governare in sicurezza l’intervento, grazie alla realtà virtuale e aumentata che garantiscono la ricostruzione fedele dell’ambiente reale nel quale il robot deve intervenire. Il field robot prevede un sistema di locomozione costituito da un quadrupede robotico elettrico e un sistema di manipolazione, con un braccio tele-manipolato mobile. La stazione pilota, invece, è costituita da un braccio aptico e da un’interfaccia utente che offre all’operatore un’esperienza immersiva e intuitiva per la visualizzazione dell’habitat. Il field robot prevede un sistema di locomozione costituito da un quadrupede robotico elettrico e un sistema di manipolazione, con un braccio tele-manipolato mobile. La stazione pilota, invece, è costituita da un braccio aptico e da un’interfaccia utente che offre all’operatore un’esperienza immersiva e intuitiva per la visualizzazione dell’habitat. Tra i progetti Inail di prevenzione c'è anche Dpi Smart che sviluppa un sistema di prevenzione proattivo per l’industria 5.0 volto a trasformare i dispositivi di protezione individuale (Dpi) tradizionali in Dpi attivi tramite sensori, IoT e algoritmi, senza compromettere la certificazione di conformità al Regolamento europeo. L’obiettivo è realizzare un 'cluster di protezione' integrando sensori e sistemi di controllo in Dpi tradizionali senza modificarne le caratteristiche. Il prototipo, ideato per rilevare pericoli e supportare interventi preventivi, include quattro Dpi sensorizzati con allarmi: facciale filtrante (temperatura, urti/movimenti, frequenza respiratoria); elmetto (temperatura/umidità relativa, CO2, urti, posizione, esposizione solare, sudore); indumento con badge e braccialetto (microclima, urti/cadute, campi elettromagnetici per rischio elettrico); scarpa con sensori su caviglia e pianta (scivolamento, contatto caldo/freddo tramite movimenti, pressione e temperatura). I Dpi comunicano via Bluetooth con un’unità centrale che elabora i dati con algoritmi dedicati e con una App su smartphone che ne consente la gestione e il monitoraggio. Il valore aggiunto è l’approccio economico immediatamente industrializzabile e trasferibile in contesti reali. Il mediatore linguistico è uno strumento digitale che facilita la comunicazione tra persone di lingua e cultura diversa e operatori dell’Inail, garantendo comprensione reciproca, accesso equo alle informazioni e migliorando la qualità dei servizi erogati dall’Istituto. Lo strumento supporta la traduzione di messaggi vocali e scritti in 13 lingue (Arabo, Bengali, Cinese, Croato, Francese, Hindi, Inglese, Romeno, Sloveno, Spagnolo, Tedesco, Ucraino e Urdu) che potranno essere ampliate in base alle specifiche esigenze delle sedi territoriali. Nato per superare le barriere linguistiche e culturali, il mediatore linguistico può essere attivato su richiesta del cittadino o dall’operatore durante gli incontri in presenza o a distanza, per gestire situazioni complesse che richiedono una comunicazione efficace. Lo strumento è attualmente disponibile presso sette sedi territoriali (Caltagirone, Catania, Monfalcone, Roma Laurentino, Roma Tuscolano, Trento e Trieste) che lo stanno sperimentando per valutarne l’efficacia ed individuare eventuali aspetti da migliorare in vista della diffusione su larga scala. Tra i progetti Inail troviamo anche Esopia, si tratta di una piattaforma di ricerca cognitiva che si compone di un repository documentale che permette a Inail la raccolta della documentazione relativa alla sicurezza degli impianti industriali, e di un modello ontologico, di tipo entità-relazione, che utilizza algoritmi di Ia per estrarre informazioni dai documenti. L’obiettivo è condividere le esperienze operative relative a quasi incidenti (near miss) e incidenti disciplinati dal d.lgs. 105 del 2015 (settore Seveso, controllo del pericolo di incidenti rilevanti), per supportare il processo di prevenzione proattiva tramite l’accesso ad un sistema strutturato della conoscenza. Grazie al lavoro dei gruppi di ricerca ed al supporto di tecniche di Ia (in particolare Machine learning e Natural language processing), è possibile la consultazione in linguaggio naturale, ricercare casi simili, individuare pattern frequenti di incidente, visualizzare le relazioni di causa e far emergere informazioni rilevanti (soprattutto sui near miss). Attualmente, Esopia comprende oltre 6mila schede ed è l’unico modello, basato su ontologia, riferito non solo agli incidenti, ma anche a near miss e anomalie. Due le caratteristiche principali: liste non definite a priori, ma popolate acquisendo i dati di banche dati esterne o estratti da documenti, ed elenchi dinamici in continuo aggiornamento.

Carpooling aziendale, 450mila auto in meno sulle strade nel 2025

(Adnkronos) - Nel 2025 il carpooling aziendale, monitorato dall’Osservatorio Jojob, ha consentito di togliere dalle strade oltre 450mila auto private, generando un risparmio economico complessivo di quasi 2,5 mln di euro. Più nel dettaglio, secondo i dati raccolti dall’Osservatorio Nazionale sul Carpooling Aziendale 2026 realizzato da Jojob Real Time Carpooling - B-Corp specializzata nel supportare gli spostamenti nella tratta casa-lavoro e il pendolarismo attraverso la condivisione delle auto private - nel 2025 sono stati registrati complessivamente 795.335 viaggi condivisi, grazie ai quali è stato possibile risparmiare 12.488.149 chilometri percorsi, togliendo dalle strade 454.819 auto private ed evitando l’emissione di 1.623.442 kg di CO2 per un risparmio economico complessivo generato per gli utenti pari a 2.496.184 euro. Rispetto al 2023, il servizio ha più che raddoppiato i viaggi e le auto tolte dalle strade ed è cresciuto di oltre il 150% in termini di impatto ambientale ed economico e di più del 110% in viaggi effettuati. In due anni, il numero dei viaggi è passato da 373.767 a 795.335 (+113% in due anni) mentre i chilometri risparmiati, così come la CO2 evitata, sono aumentati del 153%, indicando una maggiore efficienza ambientale complessiva del sistema. Il beneficio economico complessivo generato dalla mobilità condivisa nel 2025 raggiunge i 2.496.184 euro, rispetto ai 986.263 euro del 2023 (+153%). “I dati dell’Osservatorio mostrano con chiarezza come il carpooling aziendale stia diventando una componente strutturale della mobilità quotidiana per migliaia di lavoratori e studenti - ha dichiarato Gerard Albertengo, Ceo e fondatore di Jojob - La crescita registrata nel 2025 dimostra che la condivisione dell’auto è una risposta concreta e immediatamente scalabile alla congestione urbana, alla difficoltà di accesso al trasporto pubblico nelle aree di ultimo miglio e alla necessità di ridurre le emissioni nel breve periodo”. L’edizione 2026 del rapporto ha restituito una fotografia del carpooler medio piuttosto netta: la fascia più attiva è quella 30-39 anni, che nel 2025 totalizza 245.200 viaggi, pari al 30,98% del totale; in altre parole, quasi un viaggio su tre è stato effettuato da un trentenne. Nel complesso, il 56% dei viaggi è effettuato da persone tra i 30 e i 49 anni e oltre il 77% dei viaggi è realizzato da utenti tra i 20 e i 49 anni, evidenziando una forte connessione con gli spostamenti legati a lavoro e studio. Sul profilo di genere, oltre 7 viaggi su 10 sono effettuati da uomini (70,84%), mentre le donne rappresentano il 29,16%. In generale, l’equipaggio medio è stato di 2,34 persone nel 2025. Dal punto di vista delle motorizzazioni, i viaggi condivisi nel 2025 sono stati effettuati prevalentemente con veicoli diesel (52,76%) e benzina (25,90%), seguiti da auto Gpl (10,13%) e ibride (7,55%). Restano ancora marginali le percorrenze effettuate con veicoli elettrici, pari allo 0,92% del totale. Nel 2025 il carpooling aziendale monitorato dall’Osservatorio di Jojob mostra una diffusione capillare su tutto il territorio nazionale, con una concentrazione più marcata nelle regioni caratterizzate da una forte mobilità pendolare. Il 56% dei viaggi si concentra in cinque regioni: Piemonte, Puglia, Lombardia, Emilia-Romagna e Lazio. A livello provinciale, i primi tre territori per numero di viaggi sono Torino con 66.180 viaggi, Bologna con 58.739 e Milano con 30.792. Il confronto con il 2024 mostra incrementi significativi, come quello di Bologna che cresce del 41,2% (da 41.597 a 58.739 viaggi) mentre Milano cresce da 27.599 a 30.792 viaggi (+11,6%), a conferma di una domanda ormai rodata nei grandi contesti metropolitani. Tra i casi più dinamici spiccano Brindisi, che passa da 31.287 a 47.693 viaggi (+52,4%) generando oltre 1,09 milioni di km risparmiati e 142.583 kg di CO2 evitata, e Frosinone, con una crescita esponenziale del 99,8% (da 13.715 a 27.402 viaggi). Nel 2024 la percorrenza media nazionale dei viaggi in carpooling era pari a 27,47 km, valore già indicativo di un utilizzo significativo della condivisione dell’auto anche su tratte medio-lunghe. L’analisi delle percorrenze medie regionali del 2025 conferma in modo ancora più evidente il ruolo del carpooling nei territori caratterizzati da pendolarismo extraurbano. Le distanze medie più elevate si registrano in Sicilia e Calabria, dove ogni viaggio condiviso supera in media i 52 km, seguite da Sardegna e Valle d’Aosta, con percorrenze intorno ai 45 km. Valori particolarmente alti si osservano anche in Molise (41,0 km), Abruzzo (39,7 km) e Puglia (39,3 km). Nella fascia intermedia si collocano Lazio (34,9 km), Umbria (32,5 km), Liguria (31,3 km) e Campania (30,7 km), con percorrenze prossime o superiori alla media nazionale. “Nel complesso, i dati 2026 mostrano come il carpooling aziendale continui a crescere in modo costante in tutte le regioni d'Italia, intercettando esigenze di mobilità molto differenti sul territorio nazionale - ha aggiunto Albertengo - che siano contesti caratterizzati da lunghi spostamenti quotidiani, o aree con tragitti più brevi e ravvicinati, la condivisione dell’auto privata resta il modo più semplice per abbattere i costi del tragitto casa-lavoro e sempre più aziende stanno scegliendo questo sistema di welfare".

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