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

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.