Pesquisadores da USP Ribeirão Preto criam esteira que avalia o esgotamento do corredor

Projeto foi premiado em primeiro lugar no 16º Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2020).

Pesquisadores da USP Ribeirão Preto desenvolveram uma esteira com sensores e sistema inteligente capaz de avaliar a fadiga de um corredor. O aluno responsável pelo empreendimento, Sérgio Baldo Júnior, do curso de Informática Biomédica da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP), disse ao Jornal da USP que a partir dos sinais de força e do uso de redes neurais artificiais, é possível extrair algumas características da pessoa que a utiliza, possibilitando prever o seu padrão de corrida e se ela está cansada ou descansada.

O projeto intitulado “Uso de redes neurais artificias para classificar padrões de corrida em esteira ergométrica em esportes de alto desenvolvimento”, foi financiado pela Pró-Reitoria de Pesquisa da USP, pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp) e pelo Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq).

Sistema inteligente da esteira avalia a fadiga do corredor, prevendo o padrão de corrida da pessoa e se ela está cansada ou descansada. Foto: Sérgio Baldo Júnior.

Conforme divulgado pelos pesquisadores, a esteira envolve um alto nível de controle com sensores e motores que chegam a 40 ou 50 quilômetros por hora (km/h). Além de beneficiar a  entrada no mercado brasileira, a qualidade do aparelho também vai ser útil para pesquisas científicas e acadêmicas, principalmente para o monitoramento detalhado e refinado para corredores de alto nível.

As principais motivações para o desenvolvimento do projeto partiram da necessidade de buscar um equipamento preciso e mais acessível, já que no mercado nacional os valores para esteiras com o mesmo empenho chegam até R$ 120 mil. O custo da esteira que foi desenvolvida não ultrapassa os R$ 20 mil.

Toda a análise feita pelo produto é por meio de inteligência artificial acoplada diretamente no equipamento e que armazena os dados dos sensores. “A pessoa corre na esteira e essa base de dados vai ser usada para treinar a rede neural, que depois vai ser capaz de classificar o padrão de corrida dessa pessoa”, conta na mesma entrevista ao Jornal da USP o professor Renato Tinós, da Faculdade de Filosofia, Ciência e Letras de Ribeirão Preto (FFCLRP) da universidade, que também esteve envolvido no projeto.

O reconhecimento dos resultados vieram com o prêmio de melhor artigo de estudante de graduação no 16º Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2020), que discute inovações, tendências, experiências e evolução nos campos de Inteligência Artificial e Computacional.

[Jornal da USP]

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