La Fondazione Mondo Digitale premia a Clemente Lauretti como "el investigador más prometedor en robótica e inteligencia artificial"

Ayer tuvo lugar en la Sala Esedra de los Museos Capitolinos la ceremonia de entrega de premios de la tercera edición del premio al Investigador Más Prometedor en Robótica e Inteligencia Artificial , promovido con la Universidad Campus Bio-Medico de Roma y la Universidad de Roma Tre en el ámbito de la RomeCup 2025.

El premio, que reconoce la pasión, la dedicación, la perseverancia, la visión, la creatividad y el talento de los jóvenes que trabajan en centros de investigación y universidades italianas, recibió 270 postulaciones, de las cuales fueron seleccionados 11 finalistas.

Este año, el premio, dotado con 20.000 euros, ha sido otorgado a Clemente Lauretti , investigador de la Universidad Campus Bio-Medico de Roma, por haber desarrollado una plataforma integrada para la cirugía de columna asistida por robot que combina controles cooperativos entre humanos y robots, reconstrucción 3D en tiempo real e inteligencia artificial para la planificación y ejecución precisas de intervenciones de columna.

La tecnología, explica Lauretti, tiene como objetivo reducir la variabilidad entre operadores, aumentando la seguridad, la eficiencia y la precisión. El sistema fue probado en modelos anatómicos y vértebras de animales. Las fases preclínicas están en marcha en colaboración con equipos quirúrgicos. El proyecto pretende ser modular y escalable, con posibles aplicaciones en otras disciplinas ortopédicas.

Lauretti coordinó el diseño de los módulos robóticos, las interfaces quirúrgicas y los algoritmos de guía intraoperatoria inteligente. El proyecto expresa una visión avanzada de la cirugía aumentada, que integra inteligencia artificial para apoyar el gesto clínico, mejorar los resultados del paciente y reducir los márgenes de error en las operaciones más delicadas.

Los otros finalistas

Veronica Bartolucci - Universidad Politécnica de Marche - por el desarrollo de MAXFISH, un modelo matemático para gestionar el tiempo y la sincronización de enjambres de peces robot en entornos marinos. El modelo ha sido validado mediante simulaciones y se están realizando pruebas con robots individuales y pequeños enjambres. Las aplicaciones potenciales incluyen el patrullaje marino, el monitoreo ambiental y la recopilación de datos en áreas de difícil acceso.

Pietro Bilancia - Universidad de Módena y Reggio Emilia - para el desarrollo de herramientas de software, modelos analíticos y sistemas de prueba, integrando diseño, simulación y experimentación en el campo de la robótica industrial y produciendo mecanismos para la automatización inteligente.

Valentina Cesari - IMT Alti Studi Lucca, Universidad de Pisa - por CYBORG, que analiza la interacción entre factores cognitivos, encarnación y sustitución sensorial en la teleoperación de sistemas robóticos y entornos virtuales. El objetivo es comprender y mejorar el comportamiento humano durante el control remoto de dispositivos robóticos, a través de la personalización de interfaces y el desarrollo de herramientas para la evaluación de las características cognitivas y perceptivas de los operadores.

Valerio Guarrasi - Campus Bio-Medico Universidad de Roma - para Virtual Scanner, una plataforma basada en inteligencia artificial generativa para la creación de imágenes radiológicas sintéticas de alta fidelidad. El sistema permite, por ejemplo, generar imágenes PET a partir de tomografías computarizadas preexistentes, superando limitaciones relacionadas con la disponibilidad de maquinaria, costos o riesgos para el paciente. El objetivo es democratizar el acceso a imágenes avanzadas mediante la integración de enfoques de gemelos digitales médicos para una medicina predictiva y personalizada.

Vittoria Laghi - Universidad de Bolonia - por LATTICE, que explora el potencial de la impresión 3D de metal para la construcción de estructuras de edificios sostenibles. Utilizando la tecnología de fabricación aditiva por arco de alambre (WAAM), Laghi ha desarrollado un proceso de diseño automatizado basado en algoritmos generativos, que permite optimizar geometrías y reducir el uso de material sin comprometer la estabilidad estructural.

Pietro Mascagni - Università Cattolica del Sacro Cuore - dirigió el diseño del software, la recopilación de datos clínicos anotados y el desarrollo de la arquitectura de IA de un software para prevenir errores en la sala de operaciones. El sistema, concebido como un “copiloto digital”, es capaz de identificar fases quirúrgicas, instrumentos y anatomías, sugiriendo opciones más seguras al operador.

Simone Mentasti - Politecnico di Milano - por el desarrollo de un sistema de monitoreo urbano distribuido para la seguridad de peatones y ciclistas, basado en sensores inteligentes, computación de borde y algoritmos de aprendizaje profundo. Diseñado para mejorar los sistemas ADAS e integrar ciudades inteligentes con funciones predictivas para la gestión segura de los cruces urbanos.

Christian Tamantini - Consejo Nacional de Investigaciones (CNR), Instituto de Ciencias y Tecnologías Cognitivas, por el desarrollo de un sistema robótico inteligente para la rehabilitación neuromotora, capaz de adaptarse en tiempo real al estado fisiológico del paciente. El sistema integra lógica de control deliberativo y una arquitectura multicapa que combina el aprendizaje automático y la interacción sensorial continua. La solución ofrece soporte personalizado, reduciendo la dependencia de operadores humanos y mejorando los resultados terapéuticos.

Selene Tomassini - Universidad de Trento - por el desarrollo de un sistema de informe automático para tomografías computarizadas cerebrales de emergencia, diseñado para ayudar a los radiólogos en entornos de alta presión, como las salas de emergencia. La arquitectura combina CNN, LSTM y modelos de lenguaje para generar informes consistentes que cumplen con los estándares clínicos. El sistema es de código abierto y ha demostrado una alta eficacia en la generación de informes semánticos sobre casos de hemorragia cerebral.

Konstantinos Zormpas-Petridis - Fondazione Policlinico Universitario Agostino Gemelli IRCCS para el desarrollo de modelos de inteligencia artificial para reducir drásticamente los tiempos de ejecución de la resonancia magnética y sustituir, en algunos casos, la necesidad de biopsias invasivas. Sus algoritmos combinan aprendizaje profundo, análisis radiómico y técnicas de estimación de incertidumbre.