Estudio biomecánico en corredores populares utilizando inteligencia artificial para la mejora del rendimiento y la mitigación de lesiones

Abstract

[ES] En la actualidad, la Inteligencia Artificial (IA) ha emergido como un recurso revolucionario, desempeñando un papel crucial en sectores tan diversos como la salud, la educación y la investigación científica. Este Trabajo Fin de Máster se centra en la relevancia actual de la IA, destacando su aplicación en el ámbito deportivo y explorando cómo estas tecnologías convergen para generar oportunidades y avances innovadores. El enfoque específico del trabajo se centra en la relevancia de la Pose Estimation (estimación de la pose) en el contexto de la Inteligencia Artificial y su relación con el deporte. Este estudio se centra en corredores populares, quienes enfrentan un mayor riesgo de lesiones debido a posibles deficiencias en su técnica de carrera en comparación con corredores profesionales. Uno de los objetivos fundamentales de este trabajo es lograr la definición automática de la posición de actividades humanas, específicamente en la práctica del running, con el propósito de mejorar el rendimiento y reducir el riesgo de lesiones en este grupo. Para ello, se utilizarán algoritmos avanzados basados en la IA. Además, se realiza una comparativa de diversos modelos de IA, seleccionando el mejor de ellos para este propósito. Por último, se realizará un estudio biomecánico de la posición de cada corredor del estudio, marcando sus deficiencias en su técnica de carrera durante el ejercicio. En conclusión, al abordar la interconexión entre la IA y la Pose Estimation, este estudio proporciona un análisis detallado de la aplicación práctica de estas tecnologías en diversas disciplinas deportivas, enfocándose en la mejora del rendimiento y la mitigación de lesiones en corredores populares.

[EN] Nowadays, Artificial Intelligence (AI) has emerged as a revolutionary resource, playing a crucial role in sectors as diverse as health, education, and scientific research. This Master Thesis focuses on the current relevance of AI, highlighting its application in the field of sports and exploring how these technologies converge to generate innovative opportunities and breakthroughs. The specific focus of the work is on the relevance of Pose Estimation in the context of Artificial Intelligence and its relationship with sport. This study focuses on popular runners, who have a higher risk of injury due to possible deficiencies in their running technique compared to professional runners. One of the main objectives of this work is to achieve the automatic definition of the position of human activities, specifically in the practice of running, to improve performance and reduce the risk of injury in this group. For this purpose, advanced AI-based algorithms will be used. In addition, a comparison of various AI models is performed, selecting the best of them for this purpose. Finally, a biomechanical study of the position of each runner of the study will be performed, marking their deficiencies in their running technique during exercise. In conclusion, by addressing the interconnection between AI and Pose Estimation, this study provides a detailed analysis of the practical application of these technologies in various sport disciplines, focusing on performance enhancement and injury mitigation in popular runners.

[CA] En l'actualitat, la intel·ligència artificial (IA) ha emergit com un recurs revolucionari, exercint un paper crucial en sectors tan diversos com la salut, l'educació i la investigació científica. Este Treball fi de màster se centra en la rellevància actual de la IA, destacant la seua aplicació en l'àmbit esportiu i explorant com estes tecnologies convergixen per a generar oportunitats i avanços innovadors. L'enfocament específic del treball se centra en la rellevància de la pose estimation (estimació de la posa) en el context de la intel·ligència artificial i la seua relació amb l'esport. Este estudi se centra en corredors populars, els qui enfronten un major risc de lesions a causa de possibles deficiències en la seua tècnica de carrera en comparació amb corredors professionals. Un dels objectius fonamentals d'este treball és aconseguir la definició automàtica de la posició d'activitats humanes, específicament en la pràctica del running, amb el propòsit de millorar el rendiment i reduir el risc de lesions en este grup. Per a això, s'utilitzaran algorismes avançats basats en IA. A més, es realitzarà una comparativa de diversos models de IA, seleccionant el millor d'ells per a este propòsit. Finalment, es realitzarà un estudi biomecànic de la posició de cada corredor de l'estudi, marcant les seues deficiències en la seua tècnica de carrera durant l'exercici. En conclusió, en abordar la interconnexió entre la IA i la pose estimation, este estudi proporciona una anàlisi detallada de l'aplicació pràctica d'estes tecnologies en diverses disciplines esportives, enfocantse en la millora del rendiment i la mitigació de lesions en corredors populars.