Il modo in cui camminiamo dice molto di noi, forse anche più di quanto vorremmo. Con l’aiuto dell’intelligenza artificiale (AI), è possibile rilevare schemi di movimento nel modo in cui ogni individuo cammina, il che può aiutare a prevenire alcune malattie. Ma anche per identificare le persone, anche se il livello di affidabilità di questi strumenti non è ancora definitivo. Gli scienziati dell’Università di Adelaide (Australia) e dell’Università Johannes Gutenberg (Germania) hanno sviluppato un nuovo metodo che migliora le registrazioni, raggiungendo in alcuni test un tasso di precisione dell’89%.
L’approccio dei ricercatori, che hanno pubblicato le loro conclusioni sulla rivista Interfacciapubblicato dalla Royal Society, consiste nell’analizzare le forze che vengono applicate al suolo quando si cammina. Per fare ciò hanno sperimentato 700 volontari provenienti da vari paesi che camminavano, con scarpe e a piedi nudi, su una piattaforma lunga dieci metri in grado di misurare la pressione esercitata su di essa e le coordinate bidimensionali del centro di pressione. I modelli addestrati con persone nei propri panni, dicono i responsabili della ricerca, hanno raggiunto una precisione superiore all’89%. Tuttavia, in altri test il tasso era del 52%, dimostrando che c’è ancora molta strada da fare affinché questi strumenti siano affidabili.
In ogni caso, si tratta di una tecnologia che ha guadagnato popolarità negli ultimi cinque anni, ma che manca di sviluppo. “Non esiste ancora un consenso scientifico sul fatto che ogni persona abbia un modo di muoversi del tutto autentico, che permetta di identificare un individuo senza alcun dubbio”, afferma Lorena Jaume-Palasí, consulente per l’intelligenza artificiale del Parlamento europeo e dell’Istituto Max Planck. “Questo è qualcosa che viene menzionato nello studio, ma non è detto se il suo contributo contribuisca o meno a questo dibattito scientifico chiave”, avverte l’esperto, che ha fondato The Ethical Tech Society, un gruppo di studio multidisciplinare sulle conseguenze degli aspetti sociali di sistemi automatici.
I tratti caratteristici del modo di camminare, che vanno dal tipo di passo o dalla velocità del movimento a piccoli tic o manie gestuali, compresa l’inclinazione o lo slancio della camminata, possono essere registrati con una serie di sensori come telecamere a infrarossi o movimento, telecamere per elettromiografia o piattaforme di forza. Con questi dati e con l’aiuto di tecniche di apprendimento automatico, è possibile costruire modelli per analizzare i modelli. “Le andature sono una storia personale scritta dal corpo, uno strumento per comprendere l’identità biologica in medicina e sicurezza”, affermano nel loro lavoro Kayne A. Duncanson, dell’Università di Adelaide, e i suoi colleghi.
La ricerca condotta su questa questione si concentra su due principali applicazioni. Il primo è quello medico. “L’andatura umana è un comportamento sfaccettato che si manifesta attraverso la complessa interazione di più sistemi organici. Nel campo dell’assistenza medica, l’obiettivo è utilizzare l’andatura come indicatore funzionale personale per aiutare nella gestione delle patologie neurologiche e muscolo-scheletriche”, sostengono gli autori dello studio.
La seconda applicazione principale è un po’ più inquietante: la sicurezza. L’obiettivo è identificare gli individui in base ai loro schemi di movimento. Basterebbe associare uno di questi pattern autentici (se presenti) all’identità di un soggetto affinché un sistema di intelligenza artificiale possa riconoscerlo ogni volta che gli vengono mostrate immagini in movimento della persona in questione. I ricercatori spiegano la complessità di questo compito: “Il riconoscimento dell’andatura richiede la modellazione a livello individuale per rilevare caratteristiche che variano tra i soggetti, ma che rimangono costanti negli individui nel tempo. Pertanto, la maggior parte degli studi si concentra sullo sviluppo di modelli multivariati complessi, come le reti neurali profonde, per separare le caratteristiche di identificazione dell’andatura dalle caratteristiche legate all’aspetto corporeo”.
Tecnologia imprecisa
I risultati dello studio dovrebbero essere letti più a livello teorico che pratico. Optando per tecniche di misurazione che implicano il passaggio su una superficie con sensori, invece che per telecamere a infrarossi o visualizzazione 3D, il suo status di esperimento di laboratorio viene reso esplicito. D’altra parte, secondo Jaume-Palasí, un tasso di precisione dell’89% è inaccettabile in settori come la medicina o gli elementi di sicurezza. “Utilizzeresti un ascensore che funzioni bene l’89% delle volte?”, ironizza l’esperto. “Un livello di precisione accettabile dipende dal contesto geografico o dalla gravità etica in cui si opera”, aggiunge.
Gli stessi autori riconoscono che i risultati dei loro test di laboratorio variano in modo significativo a seconda di fattori quali “calzature, velocità di camminata, massa corporea, sesso, altezza e possibilmente altri fattori dipendenti dal tempo”. Jaume-Palasí include in questa sezione “lo stato d’animo, il tipo di abbigliamento indossato, se ci sono persone intorno che interferiscono con la deambulazione, se si trascinano o rotolano oggetti e il momento in cui avviene la misurazione” (non specificato) . È lo stesso in una passeggiata domenicale come in una stazione della metropolitana nelle ore di punta).
Strumenti di riconoscimento automatico dell’andatura per scopi di sicurezza sono utilizzati da due decenni, soprattutto nei paesi anglosassoni. Il modo in cui camminiamo è stato ammesso nei processi come prova forense sia nel Regno Unito che negli Stati Uniti e in Canada. Il primo evento registrato avvenne nel 1839 a Londra, quando Thomas Jackson, che aveva la gamba sinistra piegata e camminava zoppicando, fu identificato da un testimone, George Cheney. “Lo riconosco dal modo in cui cammina”, ha dichiarato. Ci sono casi più recenti, supportati da strumenti di intelligenza artificiale, anche se c’è anche chi respinge queste prove per mancanza di rigore scientifico.