Il premio è stato conferito a Matilde Tomasi, dottoranda al Dipartimento di Ingegneria civile e industriale, alla conferenza internazionale ASME (American Society of Mechanical Engineers)
Matilde Tomasi, dottoranda al Dipartimento di Ingegneria civile e industriale a Pisa, si è aggiudicata il Best Student Paper Award alla conferenza internazionale ASME MSNDC (Multibody Systems, Nonlinear Dynamics, and Control) tenutasi il mese scorso a St. Louis negli USA. Matilde, 29 anni e originaria di Firenze, si è formata a Pisa come ingegnere biomedico, per poi iniziare un dottorato in ingegneria industriale (con curriculum in meccanica) al Dipartimento di Ingegneria civile e industriale.
Il premio è stato attribuito dall’associazione americana degli ingegneri meccanici (ASME) per l’innovatività e importanza dello studio, che propone una nuova metodologia per l’indagine e la previsione degli schemi di controllo del movimento adottati dal sistema nervoso centrale durante la camminata.
“Capire secondo quali principi il cervello attiva i muscoli durante la locomozione – spiega Matilde Tomasi – è di estrema importanza per ottenere stime non invasive e accurate di dati biomeccanici quali, ad esempio, le forze muscolari e i carichi trasmessi attraverso le articolazioni. La conoscenza di questi principi di base non è ancora soddisfacente, e lo prova il fatto che le stime basate su modelli si discostano ancora sensibilmente dalle evidenze sperimentali. Il mio studio parte da questo problema e ha ricadute importanti in vari ambiti, dalla medicina riabilitativa e dello sport alla progettazione e design di esoscheletri e protesi impiantabili. Ad esempio, la stima accurata dei carichi trasmessi dalle articolazioni è fondamentale per la progettazione di protesi articolari”.
La ricerca premiata è stata svolta sotto la supervisione di Alessio Artoni, docente di meccanica applicata al DICI. A partire da un modello muscoloscheletrico sono state implementate tecniche di controllo ottimo multiobiettivo per identificare i principi di controllo neuromotorio che regolano il cammino. “Si tratta di un problema complesso – prosegue Matilde – con decine di migliaia di variabili. Il nostro modello computerizzato è in grado di suggerire, inseriti dei parametri di base della persona (come peso, lunghezze ossee e muscolari, ecc.), quali funzioni essenziali del movimento, come la fatica muscolare, l’energia metabolica e così via, danno contributo alla locomozione, attribuendo un peso a ciascuna di esse.
Siamo così in grado di ottenere risultati predittivi del cammino di validità generale che si discostano molto poco dall’evidenza sperimentale. Tale modello può anche essere “ritagliato” sulle caratteristiche specifiche delle singole persone.”
Le ricadute sono potenzialmente rilevanti per la progettazione di protesi articolari, il design e il controllo di esoscheletri, il planning chirurgico, la medicina riabilitativa e l’ottimizzazione della performance atletica. Queste ultime applicazioni potranno essere portate avanti all’interno del centro Sport and Anatomy dell’Università di Pisa, con cui collabora il gruppo di biomeccanica del DICI, diretto da Francesca di Puccio e Lorenza Mattei, rispettivamente docente e ricercatrice al DICI di Meccanica applicata alle macchine.
