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Seleção de atributos via algoritmos genéticos para a classificação de padrões de corrida em esportes de alto rendimento

Processo: 20/01022-1
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de maio de 2020
Vigência (Término): 31 de dezembro de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Renato Tinós
Beneficiário:Sergio Baldo Junior
Instituição-sede: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto (FFCLRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
Assunto(s):Inteligência computacional   Redes neurais (computação)   Aprendizado computacional   Algoritmos genéticos   Esportes   Metodologia e técnicas de computação

Resumo

Conseguir identificar as possíveis alterações de padrões durante a corrida, principalmente aquelas provenientes da fadiga, pode auxiliar na elaboração de treinos mais eficientes e na prevenção de lesões em esportes de alto rendimento. Todavia, essa tarefa não é trivial devido à complexidade dos padrões. Uma alternativa interessante é utilizar métodos de Aprendizado de Máquina, como Redes Neurais Artificiais (RNAs), para classificar padrões de corrida. Neste trabalho, sinais de força emitidos por células de carga acopladas à base de uma esteira de corrida serão classificados por uma RNA. É possível extrair muitas características (atributos) desses sinais, sendo uma tarefa importante identificar quais são mais relevantes para a classificação. Assim sendo, o presente projeto visa utilizar Algoritmos Genéticos para encontrar os melhores conjuntos de atributos extraídos dos sinais de força para serem utilizados como entradas da RNA. (AU)

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