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Así funciona BodyTrak, la pulsera que rastrea la postura de todo tu cuerpo en imágenes 3D

El dispositivo de muñeca es capaz de monitorear la mecánica corporal del individuo en todas sus actividades físicas.

El invento está a cargo de los investigadores de la Universidad de Cornell. Foto: Universidad de Cornell
El invento está a cargo de los investigadores de la Universidad de Cornell. Foto: Universidad de Cornell

En la actualidad son miles las personas quienes tienen una pulsera o reloj inteligente en sus muñecas con el propósito de monitorear sus actividades diarias. No obstante, ninguno de estos dispositivos puede rastrear la postura de todo el cuerpo del usuario, a excepción de uno que recientemente fue desarrollado por investigadores de la Universidad de Cornell. Dicho aparato trabaja con imágenes 3D y, para ello, utiliza una cámara en miniatura y una red neuronal profunda personalizada.

Se trata de BodyTrak, el dispositivo de detección inteligente que monitorea la mecánica corporal de la persona en todas las actividades que realice y conlleven un esfuerzo físico.

“Dado que los relojes inteligentes ya tienen una cámara, la tecnología como BodyTrak podría comprender la pose del usuario y brindar retroalimentación en tiempo real. Es práctico, asequible y no limita el área de movimiento del usuario”, precisa Cheng Zhang, profesor y autor principal.

BodyTrak está conformada por una red neuronal personalizada, la cual analiza las imágenes de la cámara y la silueta del cuerpo del usuario en movimiento. De ese modo, puede recrear virtualmente 14 poses corporales en 3D y en simultáneo.

El estudio con usuarios demostró que el equipo funciona cuando uno camina, se sienta o hacer ejercicio en distintos ambientes. Asimismo, no importa el tipo de ropa que porte, la cámara viene con varias configuraciones.

Además, los investigadores precisan que para salvaguardar la privacidad de los individuos, la cámara apunta hacia el cuerpo y guarda imágenes parciales.

Adicionalmente, es importante precisar que este grupo ya ha desarrollado modelos de aprendizaje para rastrear los movimientos de las manos, los dedos, las expresiones faciales y el reconocimiento del habla silencioso.

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