MAXIMIZACIÓN DE LA PERSONALIZACIÓN EN LA GENERACIÓN Y ACTUALIZACIÓN DE LOS PROGRAMAS DE ACONDICIONAMIENTO FÍSICO (PAF)

Abstract

La salud del ser humano moderno es fundamental para la estabilidad emocional y física cada individuo; hoy se sabe que el entrenamiento físico en los gimnasios ayuda en gran medida a solucionar a esta necesidad, sin embargo el gimnasio moderno no ha logrado ser suficientemente efectivo ya que los usuarios no logran alcanzar rápidamente sus objetivos, haciendo que muchos dejen de asistir. Dicha situación ocurre fundamentalmente porque la gran mayoría de los Programas de Acondicionamientos Físico (PAF) que se realizan son muy generalizados, olvidando las particularidades fisiológicas y psicológicas que hacen necesario un entrenamiento especializado para cada individuo. La identificación de dichas características, es un paso base para brindar una solución a este problema, una vez identificadas se procede a hacer un diagnostico de estas. Este trabajo busca contrarrestar dicha situación mediante el uso de Redes Neuronales Artificiales (RNA), sistemas capaces de relacionar dichas características particulares con la fuerza máxima, permitiendo realizar PAF que incluyen los objetivos del entrenamiento de fuerza1 tales como la fuerza hipertrofia (Incremento del volumen muscular), fuerza resistencia (ejercer la fuerza aplicada por mayor tiempo), fuerza explosiva (ejercer una mayor cantidad de fuerza en un tiempo pequeño), entre otros. De esta manera los PAF pueden ser hechos a las medidas de cada persona, creando Programas de Acondicionamiento Físico Personalizados (PAFP). El trabajo se desarrolló en la Universidad Surcolombiana para del programa de Educación Física en las instalaciones del Laboratorio de Evaluación y Desarrollo del Rendimiento Físico (LEDRF-Altius), sin embargo el sistema se puede adaptar a cualquier gimnasio, convirtiéndose en un avance innovador en el desarrollo de los campos de la Inteligencia Artificial y la Educación Física.