La empresa de equipamiento deportivo, Bodytone, colabora con investigadores de la Facultad de Deporte de la Universidad Católica de Murcia (UCAM). El trabajo conjunto, en el que participa el grupo de investigación Exercise, Science & Training, tiene el objetivo de impulsar nuevas herramientas para optimizar el entrenamiento individualizado.

En una reciente reunión con el Dr. Javier Orquín, docente e investigador en Ciencias de la Actividad Física y del Deporte, se definieron nuevas líneas de trabajo orientadas al uso de datos fisiológicos y tecnología avanzada para adaptar el ejercicio a las capacidades reales de cada persona. «El objetivo es permitir ajustes dinámicos en las sesiones a partir de variables como velocidad de ejecución, nivel de fatiga y curvas fuerza-potencia», explica.

En esta línea, el Dr. Orquín dice que «el desafío no está solo en recolectar datos, sino en emplearlos para modificar en tiempo real la planificación del entrenamiento, incrementando así su eficacia y nivel de personalización». El proyecto contempla además la validación científica de sensores aplicados al ejercicio físico y el desarrollo de algoritmos que ajusten automáticamente parámetros como la carga o la intensidad.

La colaboración también se extiende al ámbito académico, con la participación de la marca en actividades formativas dirigidas a estudiantes de Ciencias del Deporte en la UCAM. A través de charlas y encuentros, se promueve el acercamiento de los futuros profesionales a los procesos de innovación, emprendimiento y transferencia de conocimiento en el sector del fitness. “Queremos que los alumnos entiendan cómo se investiga, innova y emprende en esta industria. El futuro del entrenamiento pasa por integrar ciencia, tecnología y experiencia de usuario”, afirma Antonio Lledó, responsable de marketing de Bodytone.

Con esta iniciativa, Bodytone busca integrar Big Data, inteligencia artificial y biomecánica aplicada en soluciones concretas para el sector fitness. Entre las próximas acciones se prevé la realización de estudios con electromiografía para analizar patrones de activación muscular en diferentes configuraciones de máquinas, con el objetivo de mejorar la eficiencia del movimiento y minimizar el riesgo de lesiones.

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