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Madrid, 15 de abril de 2021




La UNED innova en el uso de la Inteligencia Artificial para mejorar el rendimiento deportivo

Enfocado al kárate, que va a ser deporte olímpico en Tokyo, el sistema KUMITRON analiza los movimientos en los combates para su uso en la mejora del rendimiento de las y los deportistas. Desarrollado por Jon Echeverría, alumno del Máster en Inteligencia Artificial de la UNED, bajo la dirección de la doctora Olga C. Santos, profesora de la UNED y responsable de la línea de investigación PhyUM (Physical User Modelling), un prototipo de KUMITRON que se ha presentado en la edición 26ª del Annual Conference on Intelligent User Interfaces 2021 (IUI 2021), un congreso virtual celebrado en la Universidad A&M de Texas del 13 al 17 de abril del presente año.

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“KUMITRON es un sistema inteligente que utiliza sensores inerciales, fisiológicos y drones para monitorizar los movimientos de los practicantes de karate en un combate (llamado kumite) y ayudarles de forma personalizada a mejorar su técnica y estrategia”. De esta manera, la profesora Olga C. Santos y Jon Echeverría resumen dicho sistema.

Hay varios factores que diferencian este proyecto de otras soluciones tecnológicas, lo que lo hace particularmente especial. Algunas de estas singularidades son: la monitorización de combates reales identificando los movimientos de ataque y defensa, el uso de drones para la toma de videos en tiempo real siguiendo el desplazamiento de los karatecas o el uso de algoritmos de aprendizaje automático, así como de visión artificial.


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Izquierda: componentes del sistema KUMITRON - Derecha: dron del sistema KUMITRON grabando los movimientos del karateca


Como explica Echeverría, “para la implementación del sistema, el dron rastrea visualmente a ambos luchadores ataviados con un circuito Arduino con sensores inerciales (giroscopio y acelerómetro) y fisiológicos (frecuencia cardiaca y temperatura corporal) y, posteriormente, envía los datos a una aplicación que procesa la información recogida y ofrece resultados que serán analizados por el Sensei (profesor de kárate) para así personalizar y perfeccionar la instrucción a los alumnos”.


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Interfaz del sistema KUMITRON que muestra para un participante (aunque está preparado para dos) la información fisiológica e inercial recogida por los sensores, así como la imagen del dron (con y sin filtro).


El marco propuesto para construir sistemas psicomotores inteligentes como KUMITRON se define en cuatro etapas, describe la profesora Santos. “La detección de movimiento, que recopila la información a la vez que sincroniza las señales para permitir un procesamiento multimodal”, sería la primera etapa. El segundo paso es “el modelado del movimiento, por ejemplo para identificar el tipo de ataque del oponente, procesando los datos de la placa Arduino en tiempo real para construir un diagrama vectorial direccional” y facilitar la anticipación al ataque del oponente aplicando filtros inteligenes a las imágenes obtenidas con el dron. Por otro lado, y en esta misma segunda etapa, se están utilizando algoritmos de minería de datos para inferir indicadores de rendimiento.

La tercera etapa sería “el diseño de la retroalimentación y en ella se utiliza la conocida técnica del Mago de Oz para el diseño de sistemas interactivos que permite simular posibles alternativas con las que dotar de inteligencia al sistema antes de implementarla, y así identificar, reduciendo el coste de implementación, las necesidades de personalización de los futuros usuarios que debe cubrir el sistema”. Por último y para cerrar el círculo, está la entrega de feedback, que será de forma multisensorial, combinando auditiva, visual y táctil, con las reglas identificadas en la etapa anterior.


El trabajo KUMITRON: Artificial Intelligence System to Monitor Karate Fights that Synchronize Aerial Images with Physiological and Inertial Signals ha sido presentado por Jon Echeverria y Olga C. Santos en el congreso IUI 2021, Para continuar con su desarrollo, se necesita la participación de usuarios para la recogida de datos, tanto para entrenar los algoritmos de Inteligencia Articial como para identificar las necesidades de personalización, por lo que ambos investigadores hacen un llamamiento al mundo del kárate para plantear posibles colaboraciones.


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Fases para la construcción de sistemas psicomotores inteligentes como KUMITRÓN, propuestas en la publicación Training the Body: The Potential of AIED to support Personalized Motor Skills Learning.

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