IMPULSEFITNESS
La Inteligencia Artificial aplicada al control de fatiga (VBT)
Volver al Macroblog
TecnologíaPublicado el 28 Abril 20267 min de lectura

La Inteligencia Artificial aplicada al control de fatiga (VBT)

Resumen Ejecutivo (TL;DR)

"Cómo los smartphones están reemplazando las estimaciones subjetivas de RIR/RPE midiendo la velocidad concéntrica en tiempo real."

El fin de las estimaciones subjetivas

El concepto de RIR (Repeticiones en Recámara) revolucionó la autorregulación. Sin embargo, tiene un problema grave: los humanos somos pésimos estimando nuestra propia fatiga. Aquí es donde entra el Velocity Based Training (VBT) o Entrenamiento Basado en la Velocidad.

Tradicionalmente, medir la velocidad de una barra requería codificadores lineales carísimos (encoders de más de 400€). Hoy, la Inteligencia Artificial y la visión por computadora han democratizado esta tecnología.

¿Cómo funciona la IA en tu smartphone?

Las nuevas aplicaciones fitness utilizan la cámara de tu teléfono móvil. Mediante algoritmos de seguimiento de píxeles (computer vision), identifican los extremos de la barra olímpica y calculan los metros por segundo (m/s) a los que se desplaza en la fase concéntrica.

La correlación Velocidad-Fatiga

La ciencia es clara: a medida que te acercas al fallo muscular, la velocidad de la barra disminuye de forma predecible e involuntaria.

  • Velocidad de calentamiento: > 0.8 m/s
  • Zona de hipertrofia óptima: 0.5 - 0.3 m/s
  • Fallo técnico/muscular: < 0.15 m/s
  • Si tu aplicación detecta que tu sentadilla ha bajado de 0.3 m/s, sabes con precisión matemática que estás a 1 o 2 repeticiones del fallo. No hay lugar para el ego ni para el sobreentrenamiento.

    ¿Te ha resultado útil esta evidencia?

    Comparte este artículo con tus entrenadores o socios en tu centro deportivo.

    Explorar más investigaciones