Su un banco di scuola c’è una mano meccanica. Il docente parla, le dita si muovono e la spiegazione si trasforma in lingua dei segni. A Nairobi, la startup ZeroBionic sta introducendo questa tecnologia nelle aule per permettere agli studenti sordi di seguire matematica, biologia e altre discipline scientifiche. Ma il dettaglio più affascinante si trova poco distante: sono proprio gli insegnanti sordi a indossare una tuta speciale per trasmettere nuovi segni al dispositivo.
Costruire una mano robotica, in fondo, è la parte relativamente semplice. Molto più complesso è dotarla del vocabolario necessario.
ZeroBionic nasce dall’iniziativa di un gruppo di giovani ingegneri kenioti, tra cui Norah Kimathi, ventidue anni, laureatasi nel 2026 presso la Strathmore University di Nairobi. L’idea aveva già conquistato nel 2024 l’Ideas Festival dell’ateneo: all’epoca si trattava ancora di una protesi robotica sperimentale, concepita per rendere le materie scientifiche più accessibili agli studenti con disabilità uditive. Oggi quelle mani prendono forma nel piccolo laboratorio della startup grazie a stampanti 3D e materiali di recupero.
Prima i segni, poi l’apprendimento del robot
Presso la Kasarani Treeside Secondary School for the Deaf di Nairobi, gli insegnanti sordi stanno testando i bracci robotici indossando una tuta capace di registrare ogni loro movimento. Gesto dopo gesto, il sistema li acquisisce e li memorizza. Questo lavoro serve principalmente a creare un lessico tecnico per matematica, scienze e biologia, ambiti dove le carenze nei database disponibili per le macchine diventano particolarmente evidenti.
Il problema non riguarda l’inesistenza di una lingua dei segni keniota: la Kenyan Sign Language esiste già ed è utilizzata regolarmente nelle scuole. Ciò che mancava era piuttosto un ampio archivio digitale africano, sufficientemente ricco da permettere l’addestramento di un sistema automatico anche sui termini più specialistici.
ZeroBionic ha dovuto quindi crearlo da zero.
Il database è stato realizzato in collaborazione con organizzazioni locali per persone con disabilità e consulenti bilingui e, stando al Zero Project, conta ormai più di 9 milioni di parametri dedicati ai contenuti scientifici e tecnologici. Il sistema riesce inoltre ad adattarsi alle varianti regionali dei segni tramite l’apprendimento automatico.
Nel laboratorio si trova anche Africa One, un robot umanoide sviluppato dal team e impiegato per perfezionare i movimenti riproducibili dai bracci meccanici. Attorno a lui, prototipi e stampanti 3D. Meno effetti speciali, molto lavoro manuale certosino.
Costo di circa 350 dollari e funzionamento anche senza connessione
La tecnologia capta la voce dell’insegnante oppure riceve un testo scritto, lo elabora e riproduce i segni corrispondenti. Secondo i dati raccolti dallo Zero Project, la traduzione richiede meno di due secondi e raggiunge almeno il 92% di precisione nei gesti. Si tratta di una prestazione dichiarata dal progetto stesso, non di una misurazione indipendente in ogni condizione possibile, ma dà comunque l’idea di quanto il sistema abbia superato la fase sperimentale da laboratorio.
Esiste poi una caratteristica meno appariscente ma probabilmente ancora più preziosa: il dispositivo funziona anche offline. Non è quindi necessaria una connessione internet stabile per utilizzarlo in classe.
In Kenya, ogni mano costa circa 350 dollari e viene realizzata localmente anche con plastica riciclata, una scelta che riduce sia il costo finale sia l’impatto sui materiali impiegati. ZeroBionic afferma che i dispositivi sono già presenti in 78 scuole kenyote; nel frattempo, il Zero Project segnalava oltre 120 istituzioni raggiunte in quattro Paesi entro il 2025.
Comprendere la portata del problema aiuta a capire perché una mano da 350 dollari possa avere un impatto ben più ampio del piccolo laboratorio in cui viene assemblata. La Kenya Society for Deaf Children stimava nel 2024 circa 300mila bambini e ragazzi sordi in età scolare nel Paese. Di questi, solo 20mila risultavano effettivamente iscritti a un istituto, e le scuole specificamente pensate per studenti sordi erano appena 141.
Numeri che nessuna macchina può risolvere da sola. Le barriere riguardano l’accesso all’istruzione, la disponibilità di insegnanti qualificati, le strutture adeguate, i servizi di supporto e i fenomeni di discriminazione. Una mano meccanica può però intervenire su una porzione molto specifica di questo problema: consentire a uno studente di seguire una lezione che altrimenti rischierebbe di sfuggirgli.
A Kasarani, Sharon Mumbe, 19 anni, ha assistito personalmente alla dimostrazione. Ha raccontato che il sistema potrebbe aiutarla a comprendere meglio concetti che oggi risultano particolarmente ostici.
Ed è forse questo l’aspetto meno futuristico dell’intera vicenda. Nel laboratorio di Nairobi convivono intelligenza artificiale, robot umanoidi e bracci stampati in 3D. Ma ci sono anche insegnanti che indossano una tuta e ripetono pazientemente i propri gesti affinché una macchina possa apprenderli. Prima che il robot possa insegnare qualcosa a uno studente, qualcuno deve insegnare al robot come comunicare.