Un gruppo di ricercatori della Binghamton University, parte della State University of New York, ha sviluppato CoughNet, un innovativo sistema in grado di rilevare la tosse e stimare quante persone potrebbero tossire contemporaneamente in un determinato ambiente. Il tutto sfruttando la potenza di un semplice Raspberry Pi, il noto computer a scheda singola a basso costo.
Come funziona CoughNet
CoughNet utilizza tecniche di machine learning per analizzare i suoni captati da un microfono collegato al Raspberry Pi. Il sistema è addestrato a riconoscere il pattern acustico della tosse, distinguendolo da altri rumori di fondo. Una volta identificato un evento di tosse, CoughNet stima il numero di persone presenti nell'area circostante basandosi sulla propagazione del suono e su altri parametri. Secondo i ricercatori, l'accuratezza nel rilevamento della tosse raggiunge il 90%, mentre la stima del numero di individui è più complessa ma promettente.
Privacy e anonimato
Uno degli aspetti più interessanti di CoughNet è la sua attenzione alla privacy. A differenza di sistemi basati su telecamere o registrazioni vocali, CoughNet non memorizza le conversazioni né identifica le persone. Elabora i dati audio in tempo reale e conserva solo statistiche aggregate, come il numero di colpi di tosse e una stima delle persone presenti. Questo lo rende adatto a contesti sensibili come ospedali, scuole o uffici, dove il monitoraggio della salute pubblica deve coniugarsi con il rispetto della riservatezza.
Il progetto, presentato in un articolo scientifico, apre la strada a applicazioni a basso costo per il monitoraggio di malattie respiratorie, come l'influenza o il COVID-19. Grazie al Raspberry Pi, CoughNet è economico, facilmente distribuibile e può essere implementato in ambienti domestici o pubblici senza grandi infrastrutture. I ricercatori stanno ora lavorando per migliorare la stima del numero di persone e per rendere il sistema ancora più robusto in presenza di rumore ambientale.
