Uso de Redes Neurais Artificiais para Classificar Padrões de Corrida em Esteira Ergométrica em Esportes de Alto Desempenho

  • Sergio Baldo Junior Universidade de São Paulo
  • Paulo Santiago Universidade de São Paulo
  • Renato Tinós Universidade de São Paulo

Resumo


Conseguir classificar padrões de corrida, principalmente aqueles associados à fadiga, pode auxiliar na elaboração de treinos mais eficientes e na prevenção de lesões em esportes de alto rendimento. Todavia, essa tarefa não é trivial devido à complexidade dos padrões. Uma alternativa interessante é utilizar métodos de Aprendizado de Máquina, como Redes Neurais Artificiais (RNAs), para classificar padrões de corrida. Nesta pesquisa, sinais de força são obtidos por sensores de carga acoplados à base de uma esteira ergométrica open source de baixo custo. O objetivo é indicar ao usuário a ocorrência de fadiga durante o treinamento com base nos padrões de corrida. Diferentes atributos são extraídos dos sinais temporais gerados durante sessões de treino. Os exemplos obtidos são então classificados por uma RNA. Os resultados experimentais indicam que a RNA é capaz de classificar com boa acurácia os padrões de corrida. Experimentos considerando-se diferentes cenários indicam que a eficiência do classificador foi influenciada pelo dia e etapa das sessões de treinamento.

Palavras-chave: Redes neurais artificiais, esportes, padrões de corrida

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Publicado
20/10/2020
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BALDO JUNIOR, Sergio; SANTIAGO, Paulo; TINÓS, Renato. Uso de Redes Neurais Artificiais para Classificar Padrões de Corrida em Esteira Ergométrica em Esportes de Alto Desempenho. In: ENCONTRO NACIONAL DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E COMPUTACIONAL (ENIAC), 17. , 2020, Evento Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2020 . p. 23-34. DOI: https://doi.org/10.5753/eniac.2020.12114.