Correr es una de las formas más accesibles de ejercicio, que no requiere más que un par de zapatos y un camino. Sin embargo, para muchos, el simple acto de trotar puede verse interrumpido por una repentina dificultad para respirar, una sensación que detiene el impulso y desanima la alegría de la actividad. Esta dificultad respiratoria suele derivar de una desconexión entre cómo una persona se mueve y cómo respira. En el mundo de la ciencia del deporte, existe un ritmo conocido donde el cuerpo busca naturalmente sincronizar su patrón de respiración con sus pasos, una sincronización que puede hacer que correr sea más fácil y eficiente. No obstante, encontrar y mantener este ritmo es difícil para los principiantes, y los métodos tradicionales de guía para corredores suelen basarse en observar lo que sucedió en el pasado. Si un corredor cambia repentinamente su ritmo o su patrón de respiración, los sistemas que reaccionan a datos antiguos son demasiado lentos para ayudar, ofreciendo consejos que llegan un momento demasiado tarde para ser útiles.

Para resolver este problema, investigadores de Salzburg Research y la Universidad de Salzburgo han desarrollado un nuevo enfoque llamado BPqu. Este sistema está diseñado para ser una guía en tiempo real que predice la respiración de un corredor antes de que ocurra plenamente, en lugar de simplemente reaccionar a ella después del hecho. Al colocar una pequeña y potente computadora directamente en un sensor vestible adherido al pecho de un corredor, el sistema puede analizar los datos de respiración y movimiento de forma instantánea. El objetivo es proporcionar retroalimentación inmediata e intuitiva que ayude a los corredores a encontrar su ritmo natural sin el retraso que frustra a los usuarios de las tecnologías más antiguas. Este trabajo representa un cambio de observar el pasado a anticipar el presente, con el objetivo de eliminar las barreras cognitivas y emocionales que impiden que las personas disfruten del running de resistencia.

El desafío central que enfrentó el equipo fue el retraso inherente a la mayoría de los sistemas digitales. Cuando una computadora procesa información, toma tiempo recolectar los datos, realizar los cálculos y enviar una señal. En un escenario de carrera, incluso una fracción de segundo de retraso puede significar la diferencia entre una indicación útil y una confusa. Si se le dice a un corredor que exhale después de que ya ha comenzado a inhalar, la guía es inútil. Los investigadores necesitaban una forma de determinar exactamente en qué parte del ciclo respiratorio se encuentra un corredor en este preciso momento, con cero retraso. También necesitaban predecir el siguiente paso en el ciclo para asegurar que la guía llegue exactamente cuando se necesita. Para lograrlo, recurrieron a un tipo de inteligencia artificial conocida como aprendizaje profundo (deep learning), que puede reconocer patrones complejos en los datos, pero tuvieron que reducir esta tecnología para que cupiera dentro de un dispositivo diminuto y alimentado por batería que se lleva en el cuerpo.

Los investigadores construyeron un sensor personalizado que mide tanto los cambios de presión en el pecho durante la respiración como el movimiento del cuerpo durante cada zancada. Este sensor está conectado a un pequeño microcontrolador, un chip lo suficientemente potente como para ejecutar cálculos complejos pero lo suficientemente pequeño como para ser integrado en la ropa. El equipo entrenó un modelo computacional utilizando datos recolectados de diecinueve mujeres jóvenes corredoras. Estas participantes corrieron usando el sensor, y su respiración fue monitoreada cuidadosamente para crear una biblioteca de patrones. El modelo aprendió a reconocer las señales sutiles que indican cuándo un corredor está inhalando, cuándo está exhalando y exactamente cuándo ocurre la transición entre ambos. Crucialmente, el modelo fue diseñado para observar la relación entre la respiración y los pasos, comprendiendo que ambos suelen estar vinculados en un ritmo específico.

Para que el sistema fuera lo suficientemente rápido para su uso en tiempo real, los investigadores tuvieron que ser ingeniosos sobre cómo pedirle a la computadora que pensara. En lugar de intentar adivinar toda la curva respiratoria de una vez, lo cual puede ser desordenado y propenso a errores, dividieron el problema en dos partes más simples. El sistema estima la forma general del ciclo respiratorio e identifica por separado los momentos exactos en que la respiración cambia de inhalación a exhalación. Luego, combina estas dos piezas de información para crear una imagen completa y precisa del estado actual del corredor. Este método permitió que el sistema trabajara con una cantidad muy pequeña de memoria y potencia de procesamiento, haciendo posible que se ejecutara enteramente en el dispositivo vestible sin necesidad de enviar datos a un servidor en la nube o a un teléfono inteligente.

Los resultados de este enfoque fueron impresionantes. Al ser probado, el sistema pudo identificar el momento exacto en que un corredor cambió de inhalar a exhalar con una precisión del 93.1%. También pudo determinar si el corredor estaba actualmente inhalando o exhalando con una precisión del 85.6%. Quizás lo más importante es que pudo cuantificar toda la fase respiratoria con una precisión del 81.5%, todo esto sin ningún retraso mensurable. Esto significa que el sistema es lo suficientemente rápido como para seguir el ritmo de un corredor incluso si este aumenta repentinamente la velocidad o cambia su patrón de respiración. Los investigadores encontraron que combinar los datos tanto del sensor de respiración como del sensor de movimiento funcionaba mejor que usar solo los datos de respiración, ya que los datos de movimiento ayudaron al sistema a filtrar el ruido causado por el movimiento constante de la carrera.

El estudio también exploró qué tan bien funcionaba el sistema bajo diferentes condiciones. Funcionó mejor cuando el corredor respiraba en un ritmo constante y predecible, pero se mantuvo efectivo incluso cuando la respiración se volvía irregular o cuando el corredor luchaba por mantener un ritmo. El sistema fue probado en tres modos diferentes: mirando hacia atrás a lo que acaba de suceder, mirando el momento actual y mirando ligeramente hacia adelante para predecir el siguiente momento. En todos los casos, mantuvo una alta precisión, demostrando que podía manejar la naturaleza dinámica de la carrera. Los investigadores señalaron que, si bien el sistema es altamente preciso, no es perfecto, y todavía existe un pequeño margen de error, particularmente cuando los patrones de respiración son altamente irregulares. Sin embargo, la velocidad del sistema significa que, incluso con un pequeño error, la retroalimentación se entrega a tiempo para ser útil.

Este trabajo abre la puerta a un nuevo tipo de experiencia de carrera. Imagine a un corredor que puede recibir una indicación suave y rítmica que le dice exactamente cuándo respirar, ayudándole a encontrar un flujo que se sienta natural y sin esfuerzo. Debido a que el sistema funciona instantáneamente, puede adaptarse a cambios repentinos de ritmo o terreno, ofreciendo una guía que se siente intuitiva en lugar de robótica. Los investigadores vislumbran que esta tecnología sea integrada en ropa inteligente, proporcionando una forma fluida de apoyar a los corredores que de otro modo podrían rendirse debido a la falta de aire. Al eliminar la frustración del mal control de la respiración, la tecnología tiene como objetivo hacer que correr sea más agradable y accesible, ayudando a las personas a superar sus límites y encontrar una conexión más profunda con su actividad física.

El camino a seguir implica probar este sistema en escenarios de carrera del mundo real, fuera del entorno controlado de un laboratorio. Los investigadores planean ver cómo reaccionan los corredores a la guía en carreras reales o sesiones de entrenamiento, y si el sistema realmente puede ayudar a las personas a superar las barreras cognitivas y emocionales que hacen que correr sea difícil. También esperan refinar el sistema para que funcione con una mayor variedad de usuarios, incluyendo aquellos con diferentes niveles de condición física y patrones de respiración. El objetivo final es crear una herramienta que no solo rastree el rendimiento, sino que mejore activamente la experiencia humana de correr, convirtiendo la lucha por el aliento en un momento de fluidez y disfrute. Esta investigación demuestra que, al combinar la computación avanzada con una comprensión profunda del movimiento humano, es posible crear tecnología que se sienta menos como una máquina y más como un compañero útil en la carrera.