Aplicación móvil para guiar a los usuarios en la ejecución correcta de ejercicios físicos utilizando IA

Abstract

El presente trabajo tiene como objetivo desarrollar una aplicación móvil para guiar a los usuarios en la correcta ejecución de ejercicios físicos utilizando técnicas de inteligencia artificial, específicamente redes neuronales convolucionales (CNN). Esta aplicación permite a los usuarios seleccionar entre una variedad de entrenamientos y, mediante el uso de la cámara del dispositivo móvil, compara en tiempo real la ejecución del usuario con la forma correcta de realizar los ejercicios, detectando posibles movimientos incorrectos para prevenir lesiones. La aplicación se dirige a usuarios interesados en hacer ejercicio físico de manera segura y efectiva. Se ha realizado entrevistas con usuarios con diferentes niveles de experiencia en el ejercicio físico, así como con un entrenador personal, para comprender sus necesidades y expectativas. Se han identificado diferentes perfiles de usuario y se han creado escenarios de uso para garantizar que la aplicación cumpla con sus requerimientos. La metodología utilizada se basa en el enfoque de Diseño Centrado en el Usuario, que involucra la etapa de indagación para recopilar información sobre los usuarios y sus necesidades, la fase de diseño conceptual para generar escenarios de uso y flujos de interacción, y la etapa de prototipado para desarrollar prototipos de alta fidelidad y evaluar su usabilidad. Como resultado del trabajo, se ha desarrollado un prototipo funcional de la aplicación que incluye las funcionalidades clave identificadas durante la fase de indagación. Se ha evaluado el prototipo con usuarios y se han realizado mejoras basadas en el feedback recibido. Aunque no se ha podido llevar a cabo una evaluación exhaustiva con múltiples usuarios debido a limitaciones de tiempo, se han obtenido conclusiones importantes sobre la viabilidad y usabilidad de la aplicación. En resumen, este trabajo ha permitido diseñar y desarrollar una aplicación móvil innovadora que utiliza inteligencia artificial. Si bien quedan aspectos pendientes de explorar en futuras versiones, este trabajo sienta las bases para el desarrollo de una aplicación móvil efectiva en el ámbito del ejercicio físico.

The objective of this work is to develop a mobile application to guide users in the correct execution of physical exercises using artificial intelligence techniques, specifically convolutional neural networks (CNN). This application allows users to select from a variety of workouts and, using the mobile device's camera, compares the user's execution in real-time with the correct form of the exercises, detecting possible incorrect movements to prevent injuries. The application is targeted towards users interested in safely and effectively exercising. Interviews have been conducted with users with different levels of exercise experience, as well as with a personal trainer, to understand their needs and expectations. Different user profiles have been identified, and usage scenarios have been created to ensure that the application meets their requirements. The methodology used is based on the User-Centered Design approach, which involves the inquiry stage to gather information about users and their needs, the conceptual design phase to generate usage scenarios and interaction flows, and the prototyping stage to develop high-fidelity prototypes and evaluate their usability. As a result of the work, a functional prototype of the application has been developed, including the key functionalities identified during the inquiry phase. The prototype has been evaluated with users, and improvements have been made based on the feedback received. While a comprehensive evaluation with multiple users could not be conducted due to time constraints, important conclusions have been drawn regarding the feasibility and usability of the application. In summary, this work has allowed for the design and development of an innovative mobile application that utilizes artificial intelligence. While there are aspects that remain to be explored in future versions, this work lays the foundation for the development of a effective mobile application in the field of physical exercise.