La Transgrancanaria pasa por el filtro de la inteligencia artificial de la ULPGC

Investigadores de las Universidades de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC) y de La Laguna (ULL) han dado un paso importante en el campo de la visión por computador y la inteligencia artificial, al lograr chequear, por primera vez en un contexto real, la expresión facial de los corredores de la Transgrancanaria, una carrera de montaña de larga distancia y alta intensidad. El objetivo del estudio, realizado en los últimos dos años tras analizar todas las imágenes obtenidas en 2020, es crear un sistema que permita mejorar el rendimiento del deportista e identificar posibles problemas de salud, seguridad o fraude entre los corredores, a través de un análisis en profundidad de sus expresiones faciales, estableciendo una correlación entre la expresión exhibida y su rendimiento de acuerdo a estudios previos en el ámbito de la psicología.

«Muchos de nosotros somos corredores, y se nos ocurrió que, dado que este tipo de análisis de expresiones faciales se suele hacer con fotografías de entornos controlados, en estudios de fotografía y utilizando actores que ponen poses -alegría, cansancio...-, nosotros podríamos hacerlo en un entorno real», indicó Oliverio Santana, autor del estudio junto con David Freire, Daniel Hernández, Javier Lorenzo y Modesto Castrillón -grupo de investigación de Inteligencia Artificial, Robótica y Oceanografía Computacional del Instituto Universitario de Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (SIANI) de la ULPGC- y Elena Sánchez, del Departamento de Ingeniería Informática y de Sistemas de la ULL.

Entorno real

La innovación de este trabajo es precisamente que no se basa en un entorno controlado sino real, concretamente en una carrera de montaña de larga duración en el que las condiciones varían de forma frecuente a lo largo de diferentes momentos del día. Los resultados constatan la existencia de patrones consistentes en las emociones de los participantes.

Han aplicado toda una serie de tecnologías de inteligencia artificial para, en una primera fase, detectar los cuerpos que hay en las imágenes y seleccionar, de todas las personas que hay en la foto, cuáles son los corredores diferenciándolos del público, personal de seguridad... El segundo paso fue identificar las caras y a partir de ahí determinaron las expresiones de cada corredor, hicieron el análisis y detectaron toda una serie de curiosidades y patrones.

«Vimos, por ejemplo, que cuando llegan a la cima de una cuesta enorme como la del Roque Nublo, cuanto más tarde llega el corredor, más nivel de cansancio o tensión se detecta, porque los primeros que llegan son los profesionales que están luchando por ganar la carrera, y los últimos son ya personas que llevan 20 horas en carrera. Sin embargo, si te colocas al final de una cuesta abajo, detectas otro patrón, los primeros siguen siendo los profesionales, y los que tienen una expresión más cansada son los del medio que, aún están compitiendo, y los del final son gente que van caminando cuyo objetivo es terminar la carrera pero que ya no compiten».

Múltiples aplicaciones

Este estudio tiene múltiples aplicaciones en el ámbito del deporte, la seguridad y la salud. Por un lado, permite monitorizar al corredor para analizar su rendimiento y evaluar posibles mejoras. También permite detectar posibles problemas de salud, con técnicas no invasivas. «A través de la información que nos da la expresión podemos detectar que el nivel de cansancio o de tensión de un determinado corredor no cuadra con el momento en el que se encuentra en la carrera, y eso podría alertar a su equipo sobre algún problema médico».

También permite descubrir fraudes durante la prueba deportiva. «Si estás en el kilómetro 100 de la carrera donde ya los corredores tienen un cierto nivel de tensión y cansancio, y de repente aparece una persona relajada, el sistema alerta al equipo de supervisión de la sospecha de que podrían estar ante alguien que hace trampas, y vigilar si se trata del mismo corredor o si se cambió por un amigo», indica Santana.

El objetivo final es contar con una herramienta lo más precisa posible que permita identificar a la persona y su estado de ánimo en cada momento. Para ello, ya cuentan con material de fotos y vídeos de la Transgrancanaria de 2021 y 2022, que comenzarán a analizar para alcanzar un modelo más preciso. «En un destino turístico como Gran Canaria, donde son habituales las pruebas deportivas al aire libre que atraen a un buen número de visitantes, contar con esta tecnología puede posicionar a la isla como un destino puntero en el ámbito digital, dando mayor seguridad a los deportistas», concluye.

Amplia difusión y aplicación

Los resultados del trabajo realizado en la Transgrancanaria de 2020 por los investigadores de la ULPGC y la ULL, han sido publicados en la revista especializada Multimedia Tools and Applications -editorial Springer-, en un artículo titulado Facial expression analysis in a wild sporting environment. Se trata de una revista indexada por el Journal of Citation Reports, con una puntuación relevante y una amplia difusión dentro de la comunidad científica. Han valorado el carácter innovador del estudio, al aplicarse técnicas de interpretación de la expresión facial en un entorno real y tan complejo como es una carrera con tramos de día, noche, multitud de corredores y presencia de público. El resultado final permitirá crear una herramienta aplicable a múltiples campos.

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