sensormultimodale

Sensormultimodale si riferisce a un approccio di percezione e stima in cui le informazioni provenienti da più sensori o da diverse modalità sensoriali vengono fuse per migliorare l’accuratezza, l’affidabilità e la robustezza delle inferenze. L’obiettivo è sfruttare la complementarità tra le modalità, ad esempio tra dati visivi, acustici, tattili, termici o di movimento, per superare i limiti di un singolo sensore e per gestire rumore, occlusioni o condizioni ambientali avverse.

Le tecniche di fusione operano a vari livelli. La fusione precoce combina le caratteristiche estratte dalle diverse modalità prima di eseguire la decisione, la fusione tardiva integra le decisioni generate da ciascuna modalità, mentre approcci ibridi cercano di bilanciare i due estremi. In ambito statistico e di apprendimento automatico si utilizzano metodi come filtri di Kalman e reti bayesiane, nonché reti neurali multimodali e modelli di attenzione che apprendono rappresentazioni comuni tra le modalità e gestiscono l’allineamento temporale e la coerenza dei dati.

Le applicazioni includono robotica e veicoli autonomi, dove si combinano visione, LiDAR, radar, audio e dati di posizione; sanità con integrazione di segnali fisiologici e imaging; sorveglianza, monitoraggio ambientale e sistemi per città intelligenti; nonché dispositivi consumer come smartphone e wearable.

Le principali sfide riguardano l’eterogeneità dei dati, la sincronizzazione e calibrazione tra sensori, i dati mancanti e rumorosi, i costi computazionali e questioni di privacy e sicurezza. Il campo sta evolvendo verso effetti in tempo reale, elaborazione su edge e standard per valutazioni comparative multi-sensori.