{"id":5133,"date":"2023-04-14T09:22:46","date_gmt":"2023-04-14T07:22:46","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.uned.es\/adenu\/?p=5133"},"modified":"2023-06-09T09:33:25","modified_gmt":"2023-06-09T07:33:25","slug":"inteligencia-artificial-y-baloncesto-como-la-tecnologia-puede-ayudar-a-mejorar-tu-tiro-libre","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.uned.es\/adenu\/2023\/04\/14\/inteligencia-artificial-y-baloncesto-como-la-tecnologia-puede-ayudar-a-mejorar-tu-tiro-libre\/","title":{"rendered":"Inteligencia Artificial y Baloncesto: c\u00f3mo la Tecnolog\u00eda puede ayudar a mejorar tu tiro libre"},"content":{"rendered":"

El pasado 24 de marzo de 2023 con motivo de las ferias Madrid es Ciencia 2023<\/a> y el Sal\u00f3n Internacional del Estudiante y Oferta Educativa (AULA 2023)<\/a>, celebradas ambas en el marco de la Semana de la Educaci\u00f3n en el Recinto Ferial de IFEMA Madrid, la profesora Olga C. Santos<\/strong> y el investigador Miguel \u00c1ngel Portaz<\/strong>, integrantes de la l\u00ednea de investigaci\u00f3n PhyUM<\/a> (PHYsical User Modeling) del departamento de Inteligencia Artificial de la ETSI de Inform\u00e1tica de la UNED, realizaron una actividad de divulgaci\u00f3n y transferencia de conocimiento a la sociedad presentando los \u00faltimos avances realizados en PhyUM para el desarrollo de sistemas inteligentes que apoyen el aprendizaje psicomotor en el \u00e1mbito deportivo. En concreto, la actividad que se plante\u00f3 se centr\u00f3 en mostrar un prototipo del sistema inteligente psicomotor iBAID\u00a0(intelligent Basketball AID) en el que la inteligencia artificial se utiliza ayudar a entrenar el tiro libre en baloncesto de forma personalizada. Para el dise\u00f1o de la actividad se cont\u00f3 con la participaci\u00f3n de varios profesores de la UNED: \u00c1ngeles Manjarr\u00e9s<\/strong> tambi\u00e9n del departamento de Inteligencia Artificial, y Ra\u00fal Cabestrero<\/strong> y Pilar Quir\u00f3s<\/strong> del departamento de Psicolog\u00eda B\u00e1sica II.<\/p>\n

Adem\u00e1s, como la actividad estaba enmarcada en el proyecto de investigaci\u00f3n HUManAID-Sens (\u201cSistemas Din\u00e1micos Inteligentes Asistidos centrados en el Humano con tecnolog\u00edas de sensado\u201d: TED2021-129485B-C41), aquellos participantes que firmaron el correspondiente consentimiento informado participaron tambi\u00e9n en una sesi\u00f3n de recogida de datos para contribuir a la investigaci\u00f3n de dichos sistemas. En este proyecto proponemos el desarrollo de un framework que gu\u00ede la construcci\u00f3n de sistemas adaptativos sensorizados adoptando un dise\u00f1o centrado en el usuario que permita entender y detectar las necesidades del usuario y del sistema de una manera colaborativa e innovadora usuario-sistema\/sistema-usuario en diferentes escenarios, entre los que se encuentra el aprendizaje psicomotor para adquirir habilidades motoras.<\/p>\n

Para la preparaci\u00f3n de la actividad se cont\u00f3 con el apoyo del Vicerrectorado de Investigaci\u00f3n y Transferencia de la UNED, gracias a la colaboraci\u00f3n de Yolanda Pe\u00f1a<\/strong> y Mariana de Blas<\/strong>. Cabe destacar la labor desempa\u00f1ada por el equipo de UNED Media tanto en la log\u00edstica, donde colaboraron con medios t\u00e9cnicos y personal especializado para la realizaci\u00f3n de la actividad, como con la ayuda de su coordinadora de actividades en la Semana de la Educaci\u00f3n, Elena Lobato<\/strong>. UNED Media tambi\u00e9n dio difusi\u00f3n a la actividad en las redes sociales de la UNED para facilitar la visualizaci\u00f3n de la experiencia de PhyUM a los participantes y la grabaci\u00f3n de los videos de la actividad (en los casos que firmaron el consentimiento). A continuaci\u00f3n, se muestra el desarrollo de la actividad en el stand de la UNED en ambas ferias.<\/p>\n

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Actividad en la Feria Madrid es Ciencia 2023<\/em><\/p>\n<\/td>\n

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Actividad en AULA 2023<\/em><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

Para mostrar a los participantes el funcionamiento del sistema iBAID como ejemplo de lo que puede ser un sistema inteligente psicomotor en el \u00e1mbito deportivo, se dispuso de una canasta de baloncesto y un bal\u00f3n no reglamentario de pl\u00e1stico (para evitar da\u00f1os materiales o humanos). A todos los participantes se les pidi\u00f3 la ejecuci\u00f3n de diferentes tiros a canasta con el objetivo de acertar el mayor n\u00famero posible de lanzamientos. Para ayudar en la ejecuci\u00f3n del tiro, el sistema inclu\u00eda una mu\u00f1equera sensorizada con un actuador h\u00e1ptico que generaba una peque\u00f1a vibraci\u00f3n para recomendar al participante que ejecutara el tiro en ese momento. Dado que el sistema est\u00e1 en desarrollo, para la actividad se utiliz\u00f3 el m\u00e9todo del Mago de Oz en el que se simula la inteligencia del sistema por parte de un humano, lo que permiti\u00f3 determinar el momento en el que entregar dicha recomendaci\u00f3n guiando a los participantes en la ejecuci\u00f3n del movimiento del tiro simulando la respuesta del sistema lo que ayuda a analizar si el planteamiento propuesto contribuye a mejorar el aprendizaje psicomotor. Al terminar la actividad, se preguntaba de forma an\u00f3nima a los participantes sobre la percepci\u00f3n de la retroalimentaci\u00f3n vibrot\u00e1ctil recibida.<\/p>\n

Adem\u00e1s, en aquellos casos que firmaron el consentimiento informado para participar en la experiencia de recogida de datos del proyecto HUManAID-Sens, la ejecuci\u00f3n se registraba mediante diferentes sensores Arduino junto con una grabaci\u00f3n en video para un posterior an\u00e1lisis que ayude a entrenar los algoritmos de inteligencia artificial que permitan identificar el momento adecuado para recomendar la ejecuci\u00f3n del tiro libre. En estos casos, tambi\u00e9n se recogi\u00f3 de forma an\u00f3nima las impresiones de los participantes antes el sistema, pudi\u00e9ndose identificar aspectos de mejora en los que seguir investigando.<\/p>\n

A modo ilustrativo, se muestra un ejemplo de los datos recogidos con los sensores inerciales.<\/p>\n\n\n\n\n
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Ejemplo de los datos que se recogieron con sensores inerciales de Arduino<\/em><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Paralelamente tambi\u00e9n se mostr\u00f3 a los participantes de la sesi\u00f3n de recogida de datos el desarrollo de una aplicaci\u00f3n m\u00f3vil que, mediante t\u00e9cnicas de machine learning<\/em>, recog\u00eda datos del \u00e1ngulo formado por el tronco y el brazo del sujeto durante la ejecuci\u00f3n del tiro para ver su evoluci\u00f3n durante la ejecuci\u00f3n del movimiento.<\/span><\/p>\n\n\n\n\n
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Im\u00e1genes generadas por la aplicaci\u00f3n m\u00f3vil utilizada donde se muestra la evoluci\u00f3n del \u00e1ngulo de tiro durante la ejecuci\u00f3n del movimiento (para el caso de uno de los participantes mayor de edad que autoriz\u00f3 la recogido de datos para el proyecto HUManAID-Sens)<\/em><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Este tipo de datos, junto con los datos inerciales, permiten modelar a los usuarios con una mayor precisi\u00f3n, identificando as\u00ed aspectos que permitan corregir su postura, mejorar su rendimiento y evitar posibles lesiones. La fase de recogida de datos reflejada en la experiencia realizada, as\u00ed como la siguiente fase de an\u00e1lisis y modelado de usuarios con algoritmos de inteligencia artificial forma parte del Framework SMDD de 4 etapas<\/a> para el desarrollo de sistema psicomotores inteligentes propuesto en 2016 y que se completa con las fases de dise\u00f1o y entrega.<\/p>\n

Dentro de los objetivos marcados por PhyUM se contempla el desarrollo de aplicativos como los mostrados en IFEMA Madrid. Adem\u00e1s de fomentar desarrollos en el \u00e1mbito deportivo (con varias experiencias para el aprendizaje de artes marciales con los sistemas Phy+Aik<\/a>, KSAS<\/a>, KUMITRON<\/a>), PhyUM tambi\u00e9n plantea investigaciones que est\u00e1n relacionadas con el aprendizaje de la lengua de signos, la rehabilitaci\u00f3n f\u00edsica o el envejecimiento activo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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