Quando eu era criança, lembro de assistir a filmes “futuristas”, personagens usando super tecnologias no seu cotidiano, algumas ainda distantes da realidade (ou não) como hologramas, e outras que aos poucos vão se consolidando no nosso cotidiano, como gadgets inteligentes capazes de expandir as informações ou responder às nossas perguntas. Naquele momento eu acreditei: Será que um dia o que antes era um filme se tornará realidade? E esse dia chegou.
Ultimamente, como ciclista amador, sempre tento buscar e utilizar ferramentas e inovações de alto desempenho.
Neste post vou falar sobre o Speeft, um aplicativo capaz de medir a velocidade da barra em tempo real para agachamento e levantamento terra, com base em tecnologias de realidade aumentada e inteligência artificial, para que você não precise de nenhum dispositivo externo, apenas a câmera do seu telefone.
Três benefícios do Spleft para o seu treino
Velocidade média em tempo real sem necessidade de dispositivos externos
Chegue perto do seu telefone, ajuste o desempenho do aplicativo (ele o orienta) e obtenha a velocidade dos seus exercícios automaticamente. Se você não conhece todas as vantagens do treinamento baseado em velocidade, continue lendo para descobri-las. Você também tem a chance de usar uma amplitude de movimento individual e constante ou defini-la automaticamente para cada levantamento, com base na antropometria rápida que você terá que fazer. Clique para ver uma demonstração rápida.
Controle da fadiga entre e durante as sessões
O Spleft também pode definir a perda de velocidade durante uma série para que você possa ajustar o tipo de esforço necessário para seu treino e ter energia suficiente para outros treinos específicos.
Além disso, você também tem a oportunidade de meça seu 1RM com base em um perfil de carga-velocidade e ajuste-o diariamente com um teste rápido, para que você possa controlar o cansaço com que chega à sessão, ajustar a carga de treino ao seu estado físico e manter a intensidade do treino constante, otimizando ao máximo o seu treino.
Acompanhamento do treinamento de resistência
Cada série e teste serão salvos no histórico, o que permitirá que você controle e quantifique seu treinamento de resistência como nunca.
Aprendizado de máquina e realidade aumentada em seu treinamento
Spleft usa um modelo de aprendizado de máquina validado cientificamente que foi desenvolvido para seu uso eficiente em tecnologias móveis. Ele é capaz de detectar e rastrear 33 pontos corporais com precisão. Esses pontos são usados pelo algoritmo para medir a velocidade e a amplitude de movimento com a precisão que seu telefone permite, além de serem exibidos na tela para oferecer uma experiência de realidade aumentada. Portanto, o desempenho do aplicativo será proporcional à capacidade do seu celular de usar o poderoso modelo.
Confiável e preciso
Para conhecer a validade da nossa tecnologia, além de muitos testes internos, realizamos um pequeno estudo no qual comparamos 100 agachamentos diferentes com três dispositivos diferentes: dois telefones Android (médio-baixo, Xiaomi Redmi Note 6 Pro e Xiaomi Mi A3) onde a velocidade em tempo real foi rastreada com o Spleeft; e um Apple iPhone 7 que foi usado para gravar todos os levantamentos em câmera lenta (240 fps), para serem analisados então com outro aplicativo validado cientificamente, com a desvantagem de que todos os elevadores precisam ser analisados manualmente.
O Xiaomi Redmi Note 6 atingiu durante o teste um desempenho de 18 fps aprox. com um tamanho de pré-visualização de 240×160, enquanto o Xiaomi Mi A3 atingiu 20 fps com um tamanho de pré-visualização de 176×144. Portanto, embora seja necessário mais pesquisa, observamos que reduzir o tamanho da pré-visualização aumenta o desempenho do modelo. Ambos os telefones usaram o modo preciso.
Os resultados desta pequena pesquisa mostram uma correlação muito alta entre o Speeft e o aplicativo validado (r=0,97), dados que forneceriam validade e confiabilidade para Speeft. A correlação entre os telefones Android onde o Speeft foi executado também foi muito alta (r = 0,98), o que significa que os dados são consistente em diferentes dispositivos com configurações adequadas.
O coeficiente de correlação de Pearson (R) mede a relação entre duas variáveis, uma delas sendo a relação perfeita. Portanto, ele nos diz o quão previsível uma variável é de outra.
Quanto ao erro, ambos os telefones obtiveram um erro médio de 0,03 m/s. Analisando-os minuciosamente, foi descoberto que o erro médio é menor com elevações mais lentas entre 0,3–0,7 m/s (erro de 0,02 m/s), aumentando um pouco entre 0,7–0,9 m/s (erro de 0,03) e subindo até um erro médio de 0,06 m/s com velocidades maiores, nunca sendo um erro significativo.
Concluindo, pode-se observar que o Spleeft pode ser útil e válido para praticantes e amadores que precisam otimizar seu treinamento de resistência, mas não podem pagar por um codificador linear.
Espero que gostem!
Você pode tentar o Versão DEMO aqui ou baixe o Versão COMPLETA aqui.
