Human Activity Recognition of Figure Skating Jumps Using Abdominal Electromyography and Accelerometry

A patinação artística é um esporte onde decisões de frações de segundo e o controle preciso do corpo determinam o sucesso. Um patinador deve lançar-se ao ar, girar várias vezes e pousar em uma fina lâmina de gelo sem vacilar. Por décadas, os treinadores confiaram em seus próprios olhos e em vídeos de câmera lenta para julgar esses saltos, procurando por erros sutis na decolagem ou no pouso. No entanto, as câmeras têm um ponto cego: elas só podem ver o que está do lado de fora. Elas não conseguem ver os músculos disparando dentro do corpo para preparar o salto, nem conseguem sempre ver claramente quando o corpo de um patinador gira tão rápido que os membros bloqueiam a visão. Para resolver isso, cientistas recorreram a sensores vestíveis, pequenos dispositivos que aderem à pele para registrar o movimento e a atividade muscular, oferecendo uma nova maneira de compreender a mecânica oculta do desempenho atlético.

Uma equipe de pesquisadores da Universidade Técnica de Ostrava e da Universidade de Ostrava, na República Tcheca, desenvolveu um novo método para identificar automaticamente saltos específicos da patinação artística usando esses sensores vestíveis. O objetivo deles era criar um sistema que pudesse distinguir seis tipos diferentes de saltos, variando de rotações simples a rotações triplas complexas, sem a necessidade de uma câmera ou de uma equipe de juízes. Em vez de observar o patinador, seu sistema "ouve" os sinais internos do corpo. Eles fixaram pequenos sensores nas costas de doze patinadoras adolescentes de elite. Um sensor media a aceleração do corpo em três direções, enquanto outros dois sensores colocados no abdômen mediam a atividade elétrica dos músculos do core. Essa combinação permitiu aos pesquisadores capturar tanto o movimento físico do salto quanto a preparação muscular que acontece pouco antes de o patinador deixar o gelo.

Os pesquisadores coletaram dados de centenas de tentativas de salto, incluindo versões simples, duplas e triplas dos saltos Axel, Salchow e Loop. Eles então alimentaram essas informações em um sistema de computador projetado para aprender padrões. A equipe testou vários tipos diferentes de métodos de aprendizado computacional para ver qual poderia melhor classificar os saltos nas categorias corretas. Eles descobriram que a abordagem mais bem-sucedida não foi uma rede de aprendizado profundo complexa, frequentemente usada para reconhecimento de imagens, mas sim um método baseado em árvores mais simples, que toma decisões seguindo uma série de regras lógicas. Este sistema alcançou um nível de precisão notável, identificando corretamente o tipo de salto quase 99 por cento das vezes. O sistema funcionava analisando fatias de tempo curtas e específicas dos dados do sensor, descobrindo que uma janela de dados cobrindo 0,6 segundos com uma pequena sobreposição funcionava melhor para capturar a assinatura única de cada salto.

Uma descoberta fundamental neste estudo foi entender quais partes dos dados do sensor eram realmente necessárias para o computador fazer a escolha certa. Os pesquisadores realizaram testes onde removeram certos sensores para ver se o sistema ainda funcionaria. Eles descobriram que, embora o sensor de movimento sozinho pudesse fazer um trabalho decente, o sistema tinha um desempenho significativamente inferior se removessem os sensores que mediam os músculos abdominais. Isso confirmou que a maneira como um patinador contrai os músculos do core antes de saltar é uma pista crítica que distingue um salto de outro. Além disso, descobriram que os movimentos laterais e de cima para baixo do corpo eram os sinais físicos mais importantes, enquanto o movimento para frente e para trás importava muito menos. Isso sugere que a inclinação específica que um patinador usa para iniciar uma curva e a força com que atinge o gelo ao pousar são os principais marcadores físicos que definem um salto.

O estudo também abordou um problema comum na tecnologia esportiva: a necessidade de equipamentos volumosos. Muitas tentativas anteriores de rastrear saltos na patinação exigiam múltiplos sensores colocados nos pulsos, tornozelos e cintura, que podem ser pesados e distrair o atleta. Este novo método provou que um único sensor nas costas, combinado com dois pequenos sensores no abdômen, era suficiente para alcançar resultados de alto nível. Essa configuração mais leve significa que o sistema tem menos probabilidade de interferir no movimento natural do patinador, tornando-o mais prático para o treinamento no mundo real. Embora o estudo atual tenha se concentrado em saltos bem-sucedidos realizados por jovens patinadoras em um ambiente controlado, os pesquisadores acreditam que esta abordagem lança as bases para ferramentas futuras que possam ajudar treinadores a analisar a qualidade dos saltos em tempo real. Ao identificar o momento exato em que um salto é executado e classificá-lo instantaneamente, tal tecnologia poderá, eventualmente, ajudar atletas a refinar sua técnica e prevenir lesões, tudo isso permanecendo invisível ao olho nu.