Smart Society and Artificial Intelligence: Big Data Scheduling and the Global Standard Method Applied to Smart Maintenance

Abstract The implementation of artificial intelligence (AI) in a smart society, in which the analysis of human habits is mandatory, requires automated data scheduling and analysis using smart applications, a smart infrastructure, smart systems, and a smart network. In this context, which is characterized by a large gap between training and operative processes, a dedicated method is required to manage and extract the massive amount of data and the related information mining. The method presented in this work aims to reduce this gap with near-zero-failure advanced diagnostics (AD) for smart management, which is exploitable in any context of Society 5.0, thus reducing the risk factors at all management levels and ensuring quality and sustainability. We have also developed innovative applications for a human-centered management system to support scheduling in the maintenance of operative processes, for reducing training costs, for improving production yield, and for creating a human–machine cyberspace for smart infrastructure design. The results obtained in 12 international companies demonstrate a possible global standardization of operative processes, leading to the design of a near-zero-failure intelligent system that is able to learn and upgrade itself. Our new method provides guidance for selecting the new generation of intelligent manufacturing and smart systems in order to optimize human–machine interactions, with the related smart maintenance and education

Bionic for Training: Smart Framework Design for Multisensor Mechatronic Platform Validation

: Home monitoring supports the continuous improvement of the therapy by sharing data with healthcare professionals. It is required when life-threatening events can still occur after hospital discharge such as neonatal apnea. However, multiple sources of external noise could affect data quality and/or increase the misdetection rate. In this study, we developed a mechatronic platform for sensor characterizations and a framework to manage data in the context of neonatal apnea. The platform can simulate the movement of the abdomen in different plausible newborn positions by merging data acquired simultaneously from three-axis accelerometers and infrared sensors. We simulated nine apnea conditions combining three different linear displacements and body postures in the presence of self-generated external noise, showing how it is possible to reduce errors near to zero in phenomena detection. Finally, the development of a smart 8Ws-based software and a customizable mobile application were proposed to facilitate data management and interpretation, classifying the alerts to guarantee the correct information sharing without specialized skills

Design and realization of 3D-printing systems for biomedical devices

I test su strutture tridimensionali (scaffold), potrebbero diventare un metro di valutazione sempre più affidabile per la scelta di farmaci e delle loro composizioni, contribuendo fin da subito alla diminuzione dell'uso di animali da laboratorio fino alla ricostruzione di organi funzionanti da poter impiantare nei pazienti malati senza il rischio di rigetto. I tipici sistemi manifatturieri a sottrazione di materiale non riescono a riprodurre le complesse strutture e le proprietà funzionali dei vari tessuti, per questo motivo si vuole sfruttare l’additive manufacturing e la sua potenzialità di realizzare oggetti con forme pensate in quasi totale libertà di producibilità. Al fine di verificare quali fossero i parametri di stampa rilevanti da introdurre nel processo di conversione dei modelli, sono state progettate due stampanti 3D per la micro-estrusione, una dedicata ai processi di stampa per congelamento e la seconda dedicata alla stampa in condizioni sterili. Il modello di analisi e sviluppo del progetto ha attraversato quattro fasi fondamentali. La prima si è concentrata sull’identificazione dei tessuti da sviluppare, tra cui i soft-tissue come l’epidermide sono risultati essere i meno complessi da riprodurre o riparare. Il materiale selezionato doveva essere in grado di gelificare, attribuendo specifiche caratteristiche meccaniche allo scaffold, per questo motivo sono state utilizzate soluzioni chitosano-based e alginato-based. Nella terza fase si è valutato il comportamento del materiale per poter infine scegliere la migliore tecnologia di estrusione. Successivamente sono stati stampati diversi modelli e geometrie al fine di essere inseminati per i test in-vitro, prima o dopo la gelificazione, per poi essere destinati all’incubatore. La prima macchina presentata possiede un letto di raffreddamento capace di raggiungere i -20°C e un singolo estrusore. La stampante ha dimostrato una elevata capacità di riproduzione dei modelli e le strutture sviluppate mostrano un considerevole aumento delle performance in termini di crescita cellulare, tali da poter ripristinare le funzionalità dei tessuti. La stampante 3D con due estrusori risulta capace di gestire accuratamente materiali poco viscosi e contenenti cellule oltre che mostrare un’assenza di contaminazione da batteri grazie all’installazione sotto cappa sterile. Inoltre la corretta modifica del software ha permesso di utilizzare più materiali nella stessa stampa e gestire correttamente materiali misti. Infatti proprio la parte di modellazione software risulta essere particolarmente importante in tutte le fasi di stampa e attraverso l’esplorazione empirica, delle correlazioni tra CAD, CAM, firmware e modello realizzato di questo campo ancora poco conosciuto, si vogliono trovare le linee guida per lo sviluppo di una stampante capace di riprodurre organi e tessuti

Bio composite materials: Nano functionalization of 4D bio engineered scaffold

The combination of 3D bioprinting techniques and low-cost portable spectrophotometer allows the development of "bio-composite materials" that is shape-memory functionalized scaffolds with a uniform distribution of ultrafine material

Immersive Virtual Reality in Post-Stroke Rehabilitation: A Systematic Review

In recent years, next to conventional rehabilitation’s techniques, new technologies have been applied in stroke rehabilitation. In this context, fully immersive virtual reality (FIVR) has showed interesting results thanks to the level of immersion of the subject in the illusional world, with the feeling of being a real part of the virtual environment. This study aims to investigate the efficacy of FIVR in stroke rehabilitation. PubMed, Web of Science and Scopus were screened up to November 2022 to identify eligible randomized controlled trials (RCTs). Out of 4623, we included 12 RCTs involving post-acute and chronic stroke survivors, with a total of 350 patients (234 men and 115 women; mean age 58.36 years). High heterogeneity of the outcomes considered, the results showed that FIVR provides additional benefits, in comparison with standard rehabilitation. In particular, results showed an improvement in upper limb dexterity, gait performance and dynamic balance, influencing patient independence. Therefore, FIVR represents an adaptable, multi-faceted rehabilitation tool that can be considered in post-stroke rehabilitation, improving the compliance of the patients to the treatment and increasing the level of functioning and quality of life of stroke survivors