El traje háptico de cuerpo entero TESLASUIT puede mejorar el entrenamiento del usuario gracias a nuevos avances científicos. Según un estudio, el traje Teslasuit sirve como entrenador personal.
El estudio llamado «Reconocimiento de errores de ejecución de ejercicios de cuerpo completo usando el Teslasuit» se realizó en la Universidad de Darmstadt. Fue liderado por un equipo de investigadores del Departamento de Ciencias de la Computación y el Departamento de Ciencias del Deporte.
Este estudio se hizo con la finalidad de evaluar la efectividad de la tecnología TESLASUIT para proporcionar retroalimentación háptica en tiempo real al usuario. Y de esta forma mejorar su entrenamiento.
Como ya es sabido, el TESLASUIT es un traje háptico de cuerpo completo que reconoce, rastrea y analiza los movimientos del cuerpo del usuario. Al mismo tiempo, puede brindar retroalimentación háptica, en tiempo real, mediante TENS (estimulación nerviosa eléctrica transcutánea).
El traje, además, es capaz de reproducir distintos tipos de sensaciones al manipular el ancho, la amplitud y la frecuencia del pulso.
Los investigadores crearon su propia aplicación en Unity para armar una base de datos. . La podían usar para entrenar y apoyar a las máquinas vectoriales y los modelos de movimiento probabilísticos. Esto ayudaba en la detección de errores y evaluación de movimientos durante los ejercicios. De esta forma exploraban que tan efectiva pueden llegar a ser las tecnologías hápticas en la mejora del estado físico y la rehabilitación.
En el estudio participaron 15 voluntarios (12 hombres y 3 mujeres). En el transcurso del experimento, los sujetos realizaron una serie de ejercicios que incluían sentadillas profundas, estocadas en línea y flexiones sin pausa. Se les daba descansos de 1 o 2 segundos entre ejecuciones.
El especialista encargado de supervisar la investigación eligió una serie de ejecuciones perfectas para crear modelos probabilístico para cada IMU (unidad de medición inercial) o unión.
Por otro lado, se usaron muestras «incorrectas» para el entrenamiento adicional de los modelos de aprendizaje automático. Esto también sirvió para evaluar la eficacia con la que se detectaron los errores de ejecución.
Los investigadores pudieron calcular la ubicación y la intensidad de la retroalimentación háptica que se aplicaría a los movimientos correctos. Esto luego de determinar el error de movimiento para una articulación y un eje específicos.
Resultados de la investigación
Los investigadores lograron predecir ejercicios con una precisión promedio del 86,38 %. También pudieron segmentar el 96,98 % o el 99,39 % de las repeticiones cuando los sujetos tenían descansos de 1 o 2 segundos, respectivamente.
Adicionalmente, la evaluación del movimiento mostró que el equipo logró revelar errores significativos en múltiples articulaciones. Con ello pudo brindar al usuario la información adecuada con la ayuda de la tecnología TENS.
El estudio destacó el potencial del traje TESLASUIT para lograr que el fitness y la rehabilitación sean mas accesibles para las personas. En especial para los que no tienen acceso a un entrenador personal o especialistas en rehabilitación.
Todavía hay mucho espacio para mejoras. Así lo reconocen los investigadores, quienes quieren involucrar a mas sujetos y expertos para poder construir modelos aun mas efectivos y precisos.
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