{"id":5763,"date":"2020-11-27T17:32:32","date_gmt":"2020-11-27T19:32:32","guid":{"rendered":"http:\/\/sites.usp.br\/devfmrp\/?p=5763"},"modified":"2021-02-15T11:27:52","modified_gmt":"2021-02-15T13:27:52","slug":"arquivos-4866","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sites.usp.br\/devfmrp\/arquivos-4866\/","title":{"rendered":"Aluno da FMRP leva 1\u00ba lugar no 16\u00ba Encontro Nacional de Intelig\u00eancia Artificial"},"content":{"rendered":"

Conseguir classificar padr\u00f5es de corrida, principalmente associados \u00e0 fadiga, pode auxiliar na elabora\u00e7\u00e3o de treinos mais eficientes e na preven\u00e7\u00e3o de les\u00f5es em esportes de alto rendimento. O tema premiou Sergio Baldo Junior, aluno do curso de Inform\u00e1tica Biom\u00e9dica da Faculdade de Medicina de Ribeir\u00e3o Preto (FMRP) da USP, com o 1\u00ba lugar na classifica\u00e7\u00e3o de melhores artigos de estudantes de gradua\u00e7\u00e3o do 16\u00ba Encontro Nacional de Intelig\u00eancia Artificial e Computacional (ENIAC 2020).<\/p>\n

O evento, que aconteceu entre os dias 20 e 23 de outubro,\u00a0contou com\u00a0f\u00f3rum para pesquisadores,\u00a0profissionais, educadores e estudantes apresentarem e discutirem as inova\u00e7\u00f5es, tend\u00eancias, experi\u00eancias e evolu\u00e7\u00e3o nos campos de Intelig\u00eancia Artificial e Computacional.<\/p>\n

Sergio foi premiado pelo trabalho \u201cUso de redes neurais artificias para classificar padr\u00f5es de corrida em esteira ergom\u00e9trica em esportes de alto desenvolvimento\u201d, que\u00a0foi financiado pela Pr\u00f3-Reitoria de Pesquisa da USP, pela Funda\u00e7\u00e3o de Amparo \u00e0 Pesquisa do Estado de S\u00e3o Paulo (FAPESP) e pelo\u00a0Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient\u00edfico e Tecnol\u00f3gico (CNPq).\u00a0Al\u00e9m do estudante, o artigo tem autoria dos professores Renato Tin\u00f3s da Faculdade de Filosofia, Ci\u00eancia e Letras de Ribeir\u00e3o Preto (FFCLRP) e Paulo Santiago da Escola de Educa\u00e7\u00e3o F\u00edsica e Esporte de Ribeir\u00e3o Preto (EEFERP), ambos da USP.<\/p>\n

Com\u00a0o objetivo de indicar ao usu\u00e1rio a ocorr\u00eancia de fadiga durante o treinamento com base nos padr\u00f5es de corrida, os pesquisadores obtiveram os sinais de for\u00e7a por sensores de carga acoplados \u00e0 base de uma esteira ergom\u00e9trica open source de baixo custo. Os resultados experimentais indicam que\u00a0uma Rede Neural Artificial\u00a0(RNA) \u00e9 capaz de classificar com boa acur\u00e1cia os padr\u00f5es de corrida.<\/p>\n

O artigo tamb\u00e9m foi tema da coluna Ci\u00eancia e Sa\u00fade produzida pelo professor Paulo,\u00a0clique neste link para conferir<\/a>.<\/p>\n

Confira o artigo completo\u00a0neste link<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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