Deliveroo, gip Milano convalida controllo giudiziario

(Adnkronos) - Il giudice per le indagini preliminari di Milano Roberto Crepaldi ha convalidato il controllo giudiziario di Deliveroo Italy, il colosso finito nell'inchiesta per caporalato, che riguarda circa 20mila rider, del pubblico ministero Paolo Storari. Lo scorso 25 febbraio il pubblico ministero di Milano Paolo Storari aveva disposto in via d'urgenza il controllo giudiziario per caporalato per Deliveroo Italy. L'accusa rivolta alla srl e all'amministratore unico è di impiegare manodopera "in condizioni di sfruttamento e approfittando dello stato di bisogno dei lavoratori". La richiesta un mese da quella della stessa Procura per Foodinho-Glovo (40.000 rider). Al centro dell'inchiesta, anche qui il presunto caporalato messo in atto contro i rider, ai quali sarebbero state corrisposte paghe "sotto la soglia di povertà", in particolare "inferiori fino al 81,62% rispetto alla contrattazione collettiva". Una paga di 2,50 euro a consegna per una somma mensile "sicuramente non proporzionata né alla qualità, né alla quantità del lavoro prestato al fine di garantire una esistenza libera e dignitosa e palesemente difforme dai contratti collettivi nazionali".

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.

Milano-Cortina, Capuano (Conai): "Olimpiadi sostenibili? Direi di sì"

(Adnkronos) - I Giochi Invernali di Milano Cortina "mi sembra proprio siano stati sostenibili. Il bilancio lo fare alla fine, però devo dire di sì". Lo ha detto oggi il presidente del Conai, Ignazio Capuano, a margine della sigla del protocollo tra Coni e Conai per la sostenibilità degli eventi sportivi, oggi a Milano.

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